성장 일지

이전의 MNIST데이터 로딩과 다양한 tf.data.Dataset의 사용법에 대해 알아보았다. 이번에는 그렇게 로드된 데이터셋을 keras모델에 어떻게 삽입할지가 중요한 배울점 중에 하나다. 그리고 기본적으로 딥러닝 모델로 뭘 하려는 것인지 정확하게 짚고 넘어가고자 한다. 0. 복습이전 포스팅에서 MNIST 데이터를 로드하는 방법을 알아봤는데 핵심적으로 패키지 임포트, 로드, 반복적 접근, 반복 접근 벤치마킹, 기초적 시각화 방법에 대해 알아봤다. tensorflow_datasets라는 패키지에서 데이터 셋을 로드하는 함수에 접근할 수 있다. 반복적 접근을 위해 로드된 데이터셋 객체를 for loop에 넣어주기만 하면 되었고, 각 example의 형식을 dict로 할 것인지 tuple로 할 것인지 지정할..

앞으로 기본적인 데이터 또는 kaggle에서 제공하는 데이터들에 대한 분석을 통해 예측모델을 만들거나 분포모델을 만들거나 여러 시도들을 해볼 것이다. 그전에 텐서플로우에서 제공하는 기본적인 데이터에 접근하는 방법에 대해 알아둔다면 앞으로의 실습에 도움을 받을 수 있을 것이기 때문에 가장 앞서서 tensorflow-datasets라는 python 패키지에 대해 입문하는 글을 작성하면서 배워보려고 한다. 0. tensorflow-dataset 패키지이 패키지는 분석을 시도해볼 수 있는 다양한 데이터들을 제공한다. 나는 기본적으로 MNIST 손글씨 데이터를 얻기 위해서 찾던 도중에 발견했다. 살펴보면 이미지 분류 모델에 필요한 지도학습 데이터뿐만 아니라 이미지 클러스터링, 자연어에 대한 데이터 등 여러 AI분..