수업소개
레모네이드 판매량을 예측하는 딥러닝 모델을 텐서플로우를 이용하여 만들어 봅니다.
강의
손실의 의미
실습
소스코드
########################### # 라이브러리 사용 import tensorflow as tf import pandas as pd ########################### # 데이터를 준비합니다. 파일경로 = 'https://raw.githubusercontent.com/blackdew/tensorflow1/master/csv/lemonade.csv' 레모네이드 = pd.read_csv(파일경로) 레모네이드.head() # 종속변수, 독립변수 독립 = 레모네이드[['온도']] 종속 = 레모네이드[['판매량']] print(독립.shape, 종속.shape) ########################### # 모델을 만듭니다. X = tf.keras.layers.Input(shape=[1]) Y = tf.keras.layers.Dense(1)(X) model = tf.keras.models.Model(X, Y) model.compile(loss='mse') ########################### # 모델을 학습시킵니다. model.fit(독립, 종속, epochs=1000, verbose=0) model.fit(독립, 종속, epochs=10) ########################### # 모델을 이용합니다. print(model.predict(독립)) print(model.predict([[15]]))
