운석 충돌에서 살아남기

Keras로 시작하는 딥 러닝

Miguel Esteban

Data Scientist & Founder

복습

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 새로운 순차 모델 생성
model = Sequential()

# 입력층과 Dense 층 추가
model.add(Dense(2, input_shape=(3,),
                activation="relu"))

# 마지막 1-뉴런 층 추가
model.add(Dense(1))
<

컴파일

# 이전에 만든 모델 컴파일
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")

학습

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train, epochs=5)

Epoch 1/5
1000/1000 [==============================] - 0s 242us/step - loss: 0.4090
Epoch 2/5
1000/1000 [==============================] - 0s 34us/step - loss: 0.3602
Epoch 3/5
1000/1000 [==============================] - 0s 37us/step - loss: 0.3223
Epoch 4/5
1000/1000 [==============================] - 0s 34us/step - loss: 0.2958
Epoch 5/5
1000/1000 [==============================] - 0s 33us/step - loss: 0.2795

예측

# 새 데이터 예측
preds = model.predict(X_test)

# 예측 확인
print(preds)

array([[0.6131608 ],
       [0.5175948 ],
       [0.60209155],
       ...,
       [0.55633   ],
       [0.5305591 ],
       [0.50682044]])

평가

# 결과 평가
model.evaluate(X_test, y_test)

1000/1000 [==============================] - 0s 53us/step
0.25

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