크리스 알본의 ‘Machine Learning with Python Cookbook’을 번역한 <파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북>이 출간되었습니다. 200개의 레시피에 머신러닝 작업에 필요한 핵심을 잘 담아 놓았습니다.
508페이지 완전 컬러로 뽑아 주신 한빛미디어 출판사에 감사드립니다. 온라인/오프라인 서점(교보문고, Yes24)에서 판매 중입니다. 절판되기 전에 어서 주문하세요! 🙂
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핑백: [텐서 플로우 블로그 (Tensor ≈ Blog)] “파이썬을 활용한 머신러닝 쿡북”이 출간되었습니다! - DEVBLOG - 개발자 메타블로그
20장 신경망 그리드서치에서
에폭. 배치. 옵티마이저 이렇게 해서 그리드서치를 썼는데
혹시 신경망 노드수 혹은 깊이는 어떻게 적용할 수 있을까요?
(그리고 옵티마이저는 함수에 들어가서 이해가는데. 에폭이랑 배치크기는 히스토리가 앖는데도 그냥 적용이 되는건가요?)
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안녕하세요. 노드나 깊이도 옵티마이저와 동일한 방식으로 create_network 함수에 매개변수로 넣어 사용할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.
def create_network(units=10):
…
units = [10, 20]
hyperparameters = dict(units=units)
….
KerasClassifier는 Sequential 클래스의 fit, predict, score 메서드에 들어가는 파라미터를 자동으로 인식합니다. 🙂
감사합니다.
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