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학습을 위한 코드를 살펴봅시다. 

 

 

 

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예제

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<html>
<head>
<!-- 버전에 따라서 예제가 동작하지 않는 경우가 있습니다. 아래 버전을 권장합니다. -->
</head>
<body>
<script>
console.log(data);
data.print();
독립변수 = data.loc({columns:['꽃잎길이','꽃잎폭','꽃받침길이','꽃받침폭']});
독립변수.print();
var encoder = new dfd.OneHotEncoder();
종속변수 = encoder.fit(data['품종']);
data['품종'].print();
종속변수.print();
var X = tf.input({ shape: [4]});
var H = tf.layers.dense({ units: 4, activation:'relu'}).apply(X);
var Y = tf.layers.dense({ units: 3}).apply(H);
// var Y = tf.layers.dense({ units: 3, activation:'softmax'}).apply(H);
model = tf.model({ inputs: X, outputs: Y });
var compileParam = { optimizer: tf.train.adam(), loss: tf.losses.meanSquaredError}
// var compileParam = { optimizer: tf.train.adam(), loss: 'categoricalCrossentropy', metrics:['accuracy'] }
model.compile(compileParam);
tfvis.show.modelSummary({name:'요약', tab:'모델'}, model);
// // 3. 데이터로 모델을 학습시킵니다.
_history = [];
var fitParam = {
epochs: 1000,
callbacks:{
onEpochEnd:
function(epoch, logs){
console.log('epoch', epoch, logs, 'RMSE=>', Math.sqrt(logs.loss));
_history.push(logs);
tfvis.show.history({name:'loss', tab:'역사'}, _history, ['loss']);
// tfvis.show.history({name:'accuracy', tab:'역사'}, _history, ['acc']);
}
}
}
model.fit(독립변수.tensor, 종속변수.tensor, fitParam).then(function (result) {
// // 4. 모델을 이용합니다.
// // 4.1 기존의 데이터를 이용
예측한결과 = new dfd.DataFrame(model.predict(독립변수.tensor));
예측한결과.print();
종속변수.print();
});
})
</script>
</body>
</html>

 

댓글

댓글 본문
  1. JJ Lee
    학습 들어가기 전, 학습데이터의 전처리 과정의 2번 강의는 https://www.youtube.com......GKo 에서 확인하실 수 있네요.
  2. 뭄수
    완료
  3. CrashOverride
    완료
  4. 라온
    보긴 봤는뎅.... 감사합니다. 완료라고 하기에는 많이 부족하네요.
  5. 박병진
    2021.01.16 완료
공동공부
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