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TensorFlow.js는 브라우저와 Node.js에서 기계 학습 모델을 교육하고 배포하기 위한 JavaScript 라이브러리입니다.
이 튜토리얼에서는 TensorFlow.js로 데이터를 섞고 일괄 처리하는 방법을 배웁니다. 다음 주제를 다룹니다.
기계 학습 모델을 교육할 때 각 시대 전에 데이터를 섞는 것이 중요합니다. 이는 데이터를 섞지 않으면 모델이 데이터 세트의 처음 몇 개 샘플에 과적합될 수 있기 때문입니다.
데이터 셔플링은 데이터 세트의 샘플을 무작위로 재정렬하는 프로세스입니다. 이는 각 에포크 전이나 후에 수행할 수 있습니다.
데이터 섞기에는 두 가지 주요 이점이 있습니다.
TensorFlow.js로 데이터를 섞으려면 먼저 데이터를 tf.data.Dataset으로 변환해야 합니다.
tf.data.array() 또는 tf.data.tensor() 메서드를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
// Convert an array into a dataset
const dataset = tf.data.array([1, 2, 3, 4, 5]);
// Convert a tensor into a dataset
const dataset = tf.data.tensor([1, 2, 3, 4, 5]);
데이터 세트가 있으면 tf.data를 사용할 수 있습니다. 데이터를 섞는 shuffle() 메서드:
const shuffledDataset = dataset.shuffle();
TensorFlow.js로 데이터를 일괄 처리하려면 먼저 데이터를 tf.data.Dataset으로 변환해야 합니다.
tf.data.array() 또는 tf.data.tensor() 메서드를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
// Convert an array into a dataset
const dataset = tf.data.array([1, 2, 3, 4, 5]);
// Convert a tensor into a dataset
const dataset = tf.data.tensor([1, 2, 3, 4, 5]);
데이터 세트가 있으면 tf.data를 사용할 수 있습니다. 데이터를 일괄 처리하는 batch() 메서드:
const batchedDataset = dataset.batch(2);
TensorFlow.js와 함께 데이터를 섞고 일괄 처리하려면 먼저 데이터를 tf.data.Dataset으로 변환해야 합니다.
tf.data.array() 또는 tf.data.tensor() 메서드를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.
// Convert an array into a dataset
const dataset = tf.data.array([1, 2, 3, 4, 5]);
// Convert a tensor into a dataset
const dataset = tf.data.tensor([1, 2, 3, 4, 5]);
데이터 세트가 있으면 tf.data를 사용할 수 있습니다. shuffle() 및 tf.data. 데이터를 섞고 일괄 처리하는 batch() 메서드:
const shuffledAndBatchedDataset = dataset.shuffle().batch(2);