728x90 반응형 SMALL 데이터 탐색2 [TensorFlow] 기본 분류 (텍스트 분류) (1) 영화 리뷰를 사용한 텍스트 분류 영화 리뷰 (review) 텍스트를 긍정 (positive) 또는 부정 (negative)으로 분류한다. 이 예제는 이진 (binary) 또는 클래스 (class)가 두 개인- 분류 문제이다. 이진 분류는 머신러닝에서 중요하고 널리 사용된다. 여기에서는 인터넷 영화 데이터베이스 (Internet Movie Database)에서 수집한 50,000개의 영화 리뷰 텍스트를 담은 IMDB 데이터셋을 사용한다. 25,000개 리뷰는 훈련용으로, 25,000개는 테스트용으로 나뉘어져 있다. 훈련 세트와 테스트 세트의 클래스는 균형이 잡혀 있다. 즉 긍정적인 리뷰와 부정적인 리뷰의 개수가 동일하다. 모델을 만들고 훈련하기 위해 텐서플로의 고수준 파이썬 API인 tf.keras를 사용.. 2022. 6. 15. [TensorFlow] 기본 분류 (이미지 분류) (1) 의류 이미지 분류 텐서플로 모델을 만들고 훈련할 수 있는 고수준 API인 tf.keras를 사용한다. # TensorFlow and tf.keras import tensorflow as tf # Helper libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt print(tf.__version__) 패션 MNIST 데이터셋 임포트하기 10개의 범주 (category)와 70,000개의 흑백 이미지로 구성된 패션 MNIST 데이터셋을 사용한다. 이미지는 해상도 (28x28 픽셀)가 낮고 다음처럼 개별 옷 품목을 나타낸다. 패션 MNIST는 컴퓨터 비전 분야의 "Hello, World" 프로그램격인 고전 MNIST 데이터셋을 대신해서 자주 사용된다. M.. 2022. 6. 15. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
