Fashion MNIST

공지

• 본 Tutorial은 교재 시작하세요 텐서플로 2.0 프로그래밍의 강사에게 국비교육 강의를 듣는 사람들에게 자료 제공을 목적으로 제작하였습니다.

• 강사의 주관적인 판단으로 압축해서 자료를 정리하였기 때문에, 자세하게 공부를 하고 싶은 반드시 교재를 구매하실 것을 권해드립니다.

• 본 교재 외에 강사가 추가한 내용에 대한 Reference를 확인하셔서, 추가적으로 학습하시는 것을 권유드립니다.

Tutorial

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• Google Colab Tensorflow 2.0 Installation
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.1 - 난수 생성 및 시그모이드 함수
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.2 - 난수 생성 및 시그모이드 함수 편향성
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.3 - 첫번째 신경망 네트워크 - AND
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.4 - 두번째 신경망 네트워크 - OR
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch3.3.5 - 세번째 신경망 네트워크 - XOR
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.1 - 선형회귀
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.2 - 다항회귀
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.3 - 딥러닝 네트워크를 이용한 회귀
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch4.4 - 보스턴 주택 가격 데이터세트
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.1 - 분류
• Tensorflow 2.0 Tutorial ch5.2 - 다항분류

I. 개요¹

MNIST는 머신러닝의 고전적인 문제로 손으로 쓴 숫자 글씨를 모아놓은 데이터 세트이며, Fashion MNIST는 손글씨가 아닌 옷과 신발, 가방의 이미지 등을 모아 놓는다. 그레이스케일 이미지²라는 점과 범주의 수가 10개라는 점, 각 이미지의 크기가 28X28 픽셀이라는 점은 MNIST와 동일하지만 좀 더 어려운 문제로 평가됩니다.