[TDC] colab 사용법

Ctrl + M, M : 코드셀을 마크셀로 변경

Ctrl + M, A : 위에 새로운 셀 생성

Ctrl + M, B : 아래에 새로운 셀 생성

 

Tensorflow는 딥러닝 프레임워크 PyTorch 와 양대산맥

 

<용어정리>

Epoch : 전체 데이터가 모두 학습한 단위

30 Epoch : 60000만개에 대한 30번 학습하겠다

Loss : 정답 값의 오차, 낮을 수록 좋다

Accuracy(acc) : 정확도, 높을수록 좋다

 

<Supervised Learning(지도학습, 입력, 출력 데이터 모두 존재)

1. 분류 -> 2,3,4번

2. 회귀(연속된 수치 예측) -> 1, 5번

<Unsupervised Learing(비지도학습, 입력 데이터만 존재, 군집)

 

Input Data(입력 데이터, X , Features)

Output Data(출력 데이터, Y, Labels)

 

<import 규칙>

from tensorflow.keras.layers import Dense

from tensorflow.keras.models import Sequentials

from tensorflow.keras.callbacks

from tensorflow.keras.optimizers

 

<딥러닝 학습 순서>

1. import : 필요한 모듈, 라이브러리를 import 합니다.

2. 전처리 : 학습에 필요한 데이터 전처리를 수행

3. 모델링(model) : 모델을 정의 -> Sequential 모델링

4. 컴파일(compile) : 모델을 생성 -> Optimizer, loss ,matric

5. 학습(fit) : 모델을 학습

(6)예측(predict) -> 구글 채점

 

<선형 함수와 오차>

y = a*x + b;

나의 예측 모델 :

Y = W(Weight)*X +b(Bias)

Y 예측값 = W * X(인풋 데이터) + b;

loss(오차) : Y 예측값 - Y 실제값

<단순히 오차합을 다 더하면 오차 0이 나올 수 있으므로 아래와 같은 계산식으로 오차 측정)>

MAE : Mean Absolute Error (오차 절대 평균)

MSE : Mean Squerd Error (오차 제곱 평균)

 

<합격 가이드라인>

val_loss: 0.14

val_acc: 0.93