tensorflow.js JS로 만드는 AI : 6 전체코드 주요 개념 MSE : 평균 제곱 오차 (log.loss) 원인과 결과 데이터를 통한 모델을 예측했을때 실제 예측값과 결과간의 차이를 제곱하여 평균 낸 것 RMSE : 평균 제곱근 오차 (Math.sqrt(log.loss)) 위의 내용에서 제곱근을 추가한 것 ● log의 결과값의 경우는 {loss: 숫자}형태로 나타난다. 따라서 Math.sqrt를 계산하기 위해서는 정확한 숫자의 형태... tensorflow.jstensorflow.js JS로 만드는 AI : TensorFlow.js - 10.1. 여러개의 독립 변수(보스턴 집값) 보스턴 집 값 데이터 얻기 관련 데이터는 열이 13개인 수많은 행을 가진 데이터의 독립변수와 집 값이라는 종속변수를 갖는다. 적용시키기 cause_of를 통해 받아온 배열 데이터를 사용하기 위해 shape에서는 13열이므로 [13]으로 처리하고 units은 결과는 1개이므로 1로 한다. 기존과 비슷한 방식으로 모델의 학습을 진행하며 결과를 확인한다. weights는 2차원 배열 형태로 나타나... tensorflow.jstensorflow.js
JS로 만드는 AI : 6 전체코드 주요 개념 MSE : 평균 제곱 오차 (log.loss) 원인과 결과 데이터를 통한 모델을 예측했을때 실제 예측값과 결과간의 차이를 제곱하여 평균 낸 것 RMSE : 평균 제곱근 오차 (Math.sqrt(log.loss)) 위의 내용에서 제곱근을 추가한 것 ● log의 결과값의 경우는 {loss: 숫자}형태로 나타난다. 따라서 Math.sqrt를 계산하기 위해서는 정확한 숫자의 형태... tensorflow.jstensorflow.js JS로 만드는 AI : TensorFlow.js - 10.1. 여러개의 독립 변수(보스턴 집값) 보스턴 집 값 데이터 얻기 관련 데이터는 열이 13개인 수많은 행을 가진 데이터의 독립변수와 집 값이라는 종속변수를 갖는다. 적용시키기 cause_of를 통해 받아온 배열 데이터를 사용하기 위해 shape에서는 13열이므로 [13]으로 처리하고 units은 결과는 1개이므로 1로 한다. 기존과 비슷한 방식으로 모델의 학습을 진행하며 결과를 확인한다. weights는 2차원 배열 형태로 나타나... tensorflow.jstensorflow.js