Coursera Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning week3 fashion_mnist를 좀더 maxpooling과 conv2d로 학습시키는 과정이다. tf.keras.models계열은 compile을 해준 후에 summary()메서드를 호출하면 네트워크의 구조를 파라미터와 함께 파악할 수 있다. 프레임워크 사용법에 있어서 유의미 했던 부분은 tf.keras.models계열의 클래스들은 model.layers로 각 layer에 접근이 가능하며 각 lay... tensorflowCourseraCoursera 모두를 위한 파이썬_Chapter04 4.6 Write a program to prompt the user for hours and rate per hour using input to compute gross pay. Pay should be the normal rate for hours up to 40 and time-and-a-half for the hourly rate for all hours worked above 40 ... 모두를위한파이썬py4eCourseraCoursera Introduction to TensorFlow for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Deep Learning week2 첫번째 주피터 파일 tf.keras.datasets에 기본적으로 자주 사용되는 데이터셋의 url과 관련된 클래스가 존재한다. 위와 같이 evaluation metrics는 compile단계에서 진행이 됨을 볼 수 있다. compile에서 loss와 optimizer 그리고 evaluation metrics까지 정해준다. evaluate 메서드를 이용하면 기본적으로 test셋의 loss를 반환... tensorflowCourseraCoursera [Coursera] How to win a data science competition - 4주차 3강 간단한 평균의 방법부터 시작하여 여러 가중 평균의 방법 존재 Means averaging slightly different versions of the same model to improve accuracy (1) Why Bagging? : Changing the seed, Row sampling or Bootstrapping, Shuffling, Column sampling, Model-s... kagglemachine learningCourseraCoursera
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