데이터 전처리
스케일링
input을 1차원 벡터로, 라벨 인코딩
큰 작업은 하나의 클래스로 만든 후 관리
모델링
모델정의
학습로직
- optimizer: 손실의 최소화해 최적값을 찾는 알고리즘.
- SGD: 확률적 경사 하강법, 손실함수를 최소화 하는 방향으로 w, b 조정
- compile(): 모델학습을 위한 설정의 정의. 옵티마이저, 손실함수, 평가지표 정의함.
평가
학습과정 추적
fit에는 history가 있어 이걸 기반으로 제대로 학습을 했는지 추적할 수 있다.
좋은 그래프는 아님. 직선그래프는 좋지 않다.
loss는 학습이 진행됨에 따라 점차 작은 값에서 머물러 있어야함. 빨간색 선의 그래프 처럼 나와야 좋은거다. 이런경우 epochs를 늘려서 학습해야겠다고 생각하면 된다.
모델 검증
후처리
