모델의 변형 & 적용 -3-

안녕하세요?

 

이번 포스팅에서는 한번 모델을 바꾸어 보아서, 이게 어떤 결과로 작용을 하는지에 대해서 이야기를 시작해 보고자 합니다. 아마 결과가 더 좋게 나올 수도 있고 아닐 수도 있는데, 실제로 해보기 전 까지는 어떻게 결과가 나올 것인지 예측하기는 불가능에 가깝습니다.

 

아까까지 사용하던 모델은 일단 주석처리를 해 놓도록 하고, 지금부터는 위 스크린샷에서 보이는 것처럼, 일단 2번째 모델로 ReLU함수를 사용해 보도록 했습니다. 물론 자세하진 않지만, 이게 어떤 역할을 할지는 저도 모르겠습니다.

 

첫 시작은 가볍다고 해야 할지 일단 2000에포크의 기계학습에 들어가 보도록 합니다. 그리고 나서 학습이 완료가 되도록 기다려 봅니다.

 

 

그리고 나서 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단은 하나 만들어 주도록 합니다. 이제 예측을 해서 어떤 결과가 나오는지 보면 되는데........

 

일단 결과가 나오기는 나왔습니다. 모두 오차가 1% 미만이기는 입니다만, 이게 과연 좋은 것이 맞는지 아닌지에 대해서는 아직도 헷갈리고 있기는 있습니다.

 

그리고 나서 다음으로 진행을 해 보아야 하는 것이 하나 있습니다. 바로 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 한번 4000에포크의 기계학습을 해서 좀 더 나은 결과가 나올 것을 기대하는 것 입니다.

 

그리고 나서 위 스크린샷에서 보이는 gui를 통해서 두번째 파이썬 프로그램으로 일단 예측을 시도해 보기는 보도록 합니다.

 

이렇게 해서 결과를 얻었지만, 아직까지는 그렇게 유용한 비교수단을 갖추지는 못한 상황입니다. 그렇기는 하지만, 그래도 어떻게 해서 이 결과를 반등시키기 위해서, 어떻게 다른 방법을 써 보고자 합니다. 이번에 사용할 것은 우선 데이터를모아놓고, 크롬 스프레드 시트를 한번 사용해 보아야 겠습니다.