PROGRESS
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단원
데이터 구조화: AI 전처리 17
데이터의 규칙: 예측 로직 14
옷의 시너스: 판단 로직 1
예와 아니오: 판단 로직 6
닮은꼴 찾기: 관계 로직 7
최적의 경로: 강화 로직 7
층층이 지능: 신경망 로직 7
전체 목록
에포크(Epoch)와 반복 학습
40 P
QUESTION 07 #365
전체 데이터를 몇 번 반복해서 학습할지 결정하는 개념인 에포크(Epoch)를 적용하여 학습을 실행해 보세요.
main.py
import numpy as np
X = np.array([[0,0], [0,1], [1,0], [1,1]])
y = np.array([0, 1, 1, 0]) # XOR 문제
# 모델 학습 실행 (데이터를 100번 반복해서 학습)
model.(X, y, =100)
# 학습 결과로 예측 수행
print(model.predict(X))
HINT
학습 실행 메서드와 반복 횟수를 지정하는 파라미터명을 입력하세요.
실행 결과 예시
fit, epochs
INTERACTIVE SHELL
Shift + Enter 로 즉시 실행
🔄 반복 학습의 미학: 에포크(Epoch)
사람도 어려운 책을 한 번 읽어서는 이해하기 어렵듯, 인공지능도 데이터를 여러 번 반복해서 봐야 패턴을 완벽히 파악합니다.
- 1 Epoch: 전체 데이터를 딱 한 번 다 공부했다는 뜻입니다.
- 주의점: 에포크가 너무 적으면 공부가 덜 되고(과소적합), 너무 많으면 문제 자체를 통째로 외워버려 새로운 응용 문제를 못 풀게 됩니다(과적합).
적절한 에포크를 찾아 인공지능의 "지혜"를 완성하는 것이 여러분의 마지막 미션입니다!