보고서 설명

- 교재와 강의를 중심으로 쉽고 자세한 설명을 담아 정성을 다해 상세하게 작성하였습니다.
- 신경망 구성을 위해 코드를 빠짐없이 적고 컴파일 결과를 담았으며, 코드에 대한 설명 및 분석을 이해하기 쉽도록 자세하게 작성하였습니다.
- 주피터 노트북 파일도 첨부하였습니다.
- 과제물 지시사항에서 서론·본론·결론 형식을 요구하지 않으며, 논증이 필요한 과제도 아니므로, 불필요하고 번거럽게 서론·본론·결론으로 작성하여 과제 채점 과정에서 교수님의 심기가 불편하지 않도록, 과제물 지시사항에 따른 형식과 내용으로 완벽하게 작성하였습니다.
- 한눈에 내용이 들어올 수 있게 가독성을 고려하여 일목요연하게 작성하였습니다.
- 한글맞춤법을 준수하였습니다.

바쁜 일상 속에서 양질의 리포트를 작성하시는 데, 시간과 노력을 최소화할 수 있는 과제물로 리포트 작성에 참고하시어 좋은 성적 받으세요.^^

글자 모양(맑은고딕, 장평 100%, 크기 11 pt, 자간 0%)

과제 스트레스 싹~ 학점 쑥!

본문일부 및 목차

목차

Ⅰ. 코드 및 컴파일 결과
Ⅱ. 코드 분석


본문일부

Ⅰ. 코드 및 컴파일 결과
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.datasets import fashion_mnist
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 1. Fashion MNIST 데이터셋 import
fashion_mnist = keras.datasets.fashion_mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()
class_names = [T-shirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat,
Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, Ankle boot]


참고문헌

이관용·박혜영(2022). 머신러닝. KNOU PRESS.

연관검색어

#방송통신대머신러닝

구매평가

보상규정 및 환불정책

· 해피레포트는 다운로드 받은 파일에 문제가 있을
  경우(손상된 파일/설명과 다른자료/중복자료 등)
  1주일이내 환불요청 시 환불(재충전) 해드립니다.
  (단, 단순 변심 및 실수로 인한 환불은 되지 않습
  니다.)

· 파일이 열리지 않거나 브라우저 오류로 인해 다운
  이 되지 않으면 고객센터로 문의바랍니다.

· 다운로드 받은 파일은 참고자료로 이용하셔야 하
  며,자료의 활용에 대한 모든 책임은 다운로드 받은
  회원님에게 있습니다.

저작권안내