뮤트 개발일지

모델에 학습시킬 이미지 사이즈가 서로 다르면 서로 사이즈를 맞춰서 모델 학습을 시켜야 한다. IMG_SIZE = 160 # 리사이징할 이미지의 크기 def format_example(image, label): image = tf.cast(image, tf.float32) # image=float(image)같은 타입캐스팅의 텐서플로우 버전입니다. image = (image/127.5) - 1 # 픽셀값의 scale 수정 image = tf.image.resize(image, (IMG_SIZE, IMG_SIZE)) return image, label Flatten: 다차원을 1차원으로 축소 import numpy as np image = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(image..

https://blogs.sas.com/content/saskorea/2017/08/22/%EC%B5%9C%EC%A0%81%EC%9D%98-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98%EC%9D%84-%EA%B3%A0%EB%A5%B4%EA%B8%B0-%EC%9C%84%ED%95%9C-%EC%B9%98%ED%8A%B8/ 최적의 ‘머신러닝 알고리즘’을 고르기 위한 치트키 “어떤 알고리즘을 사용해야 할까요? blogs.sas.com 지도학습에 속하는 대표적인 알고리즘 - 분류classification: 예측해야할 데이터가 범주형 변수일때 분류라고 함 - 회귀regression: 예측해야할 데이터가 연속적인 값일때 회귀라고 ..