keras

케라스에서 개발 과정 학습 데이터를 정의한다. 데이터에 적합한 모델을 정의한다. 손실함수, 옵티마이저, 평가지표를 선택하여 학습과정을 설정한다. 모델을 학습시킨다. 모델을 평가한다. 모델 구축 1. 모델 구성 model = Sequential() model.add(Dense(32, input_shape= (2, ), activation = 'relu' )) model.add(Dense(1, activation = 'sigmoid' )) 첫 번째 node에서는 input_shape를 전달해주어야 함. 활성화 함수activation function : 신경망의 뉴런(neuron)에서는 입력 신호의 가중치 합을 출력값으로 변환해 주는 함수 → 2. 컴파일 함수 호출 # 평균 제곱 오차 회귀 문제 model.c..