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첫번째 딥러닝 - 레모네이드 판매 예측 - Tensorflow 1
수업소개 레모네이드 판매량을 예측하는 딥러닝 모델을 텐서플로우를 이용하여 만들어 봅니다. 강의 손실의 의미 실습 소스코드 colab | backend.ai ########################### # 라이브러리 사용 i
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< 레모네이드 판매 예측 >
1. 데이터를 준비하는 부분에서는 독립 변수와 종속 변수를 분리해서 준비한다.
2. 모델의 구조를 만들 때 숫자 부분을 독립 변수와 종속 변수의 수에 맞춰 만들어야 한다.
3. 학습을 할 때는 몇 회에 걸쳐 학습을 할지 알려주어야 한다.
4. 만들어진 모델을 이용하여 값을 예측한다.
< 손실의 의미 >
파란색 부분 : 이번 학습이 몇 번째 학습인지 알려준다.
주황색 부분 : 각 학습마다 시간이 얼마나 걸렸는지 알려준다.
초록색 부분 : 학습이 얼마나 진행되었는지 알려준다.(Loss)
< 실습 >
1. 독립 변수를 모델에 입력하면 모델은 예측 결과를 출력한다.
2. 모델을 평가하기 위해 종속 변수와 예측 결과를 비교한다.
3. 모든 종속 변수와 예측 결과의 차이를 제곱하여 평균을 구한 값이 Loss이다.
- Loss가 0에 가까워질수록 학습이 잘 된 모델이라고 할 수 있다.
- 학습을 시킬 때, Loss 값을 보면서 epoch 마다 Loss 가 0에 가까워지고 있는지 확인하는 것이 중요하다.
=> Loss 값이 원하는 수준으로 떨어질 때까지 반복해서 학습시킨다.
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