티쳐블 머신을 이용한 깨끗한방vs더러운방 맞추기

 

 

에포크(epoch)는 전체 데이터를 한 번 학습하는 과정이며, 한 번의 에포크는 데이터셋 전체를 모델이 학습하는 것을 의미한다. 배치 크기(batch size)는 한 번에 학습하는 데이터 샘플의 개수를 의미하며, 크기가 클수록 학습 속도가 빨라질 수 있지만 메모리 사용량이 증가한다.

 

에포크 수가 너무 많으면 모델이 훈련 데이터에만 최적화되어 새로운 데이터를 잘 예측하지 못하는 **과적합(overfitting)**이 발생할 수 있다.

 

이는 마치 무당이 과거만 잘 맞히고 미래는 예측하지 못하는 상황과 비슷하다. 따라서 적절한 에포크 수를 설정하는 것이 중요하다.

 

 

 

둘다 많이 쓰기에 아무거나 해도 된다 그후 모델 다운로드를 누르면된다.

 

아래 코드를 참고해서 만들면 된다.

 

 

 

 

 

캐글은 없어서 그런거다 터미널에 인스톨해줘야한다

pip install tensorflow

 

 

 

설명서를 바탕으로 작성해준다.

 

 

 

배포를 위해  requirements.txt 를 작성해준다

 

 

 

방사진을 업로드하면 위 사진과 결과를 알려준다.