케라스란 파이썬으로 설계된 머신러닝 라이브러리 머신러닝 프로세스 [문제 정의 및 데이터 준비하기] → [학습하기] → [추론 및 평가] → 1. 문제 정의 및 데이터 준비 데이터의 명확한 정의 데이터 전처리 방법의 선택 2. 학습하기 선택한 모델이 주로 어떤 데이터에 적용이 되었는지? 사례는? 모델이 얼마나 깊어야 하는가? 옵티마이저는? 손실함수는? 실험 환경이 적합한가? 3. 추론 및 평가 결과물에 대한 평가기준 세우기 상황에 맞는 학습모델 선택하기 용어 살펴보기 클래스 불균형 클래스가 불균형하게 분포되어 있는 것. 특이한 경우가 포함된 데이터에서 많이 볼 수 있고, 이러한 문제들을 이상 탐지Anomaly Detaction이라고 한다. 과소 표집과 과대 표집 과소표집UnderSampling : 다른 표..
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