ex03 폐암환자 생존 예측
정형데이터 : 행과 열로 표시가 되는 ..(머신러닝에 특화)
비정형데이터 : 딥러닝에서 처리 가능
데이터 , 모델 둘 다 좋았을때, 좋은 결과물
퍼셉트론 : 딥러닝 신경망의 기본 단위
colab 사본만들어서 쓰는게 편함 (위치 나중에 바꿔야함)
회귀는 연속된 실수값 예측
분류는 정해진 값들 분류
이진분류는 0 또는 1
다중분류 정답 3개이상
뉴런 출력층은 정답개수와 동일하다
colab > linux기반
data 불러오기, X,y 정답분리 train_test_split 사용해서 7:3 학습,평가데이터 분리
신경망 구조
hitstory에 h값인 loss, acc 입력
epochs , acc 시각화
머신러닝 딥러닝 가장 조심할 것
"과대적합" 학습했을때랑 테스트 했을때 결과가 너무 다르면 조심 적어도 3%미만?
ex04 손글씨
이미 저장되있는 모델(데이터셋)에 있는 데이터를 불러오기 때문에 train, test로 나눠져있음
데이터 이미지확인
'다중분류'에서는 항상 정답을 '원핫인코딩'시켜주기!!!!!
단층 이용시 XOR문제 해결불가
설계한 부분과 학습데이터랑 맞지않음
딥러닝 패션 이미지 데이터 분류
끄적끄적