2.3 여러 입력 특성을 가진 선형 회귀
첫 번째 예제에서는 타깃 timeSec를 예측하기 위해 하나의 입력 특성 sizeMB만 있었습니다. 더 일반적인 상황은 여러 개의 입력 특성이 있는 경우입니다. 어떤 특성이 가장 예측 성능이 좋고 어떤 특성이 타깃에 관련성이 적은지 정확히 알지 못합니다. 따라서 모든 특성을 사용하여 학습 알고리즘이 선별하도록 만들게 합니다. 이 절에서 이런 복잡한 문제를 다루어 보겠습니다.
이 절의 목표는 다음과 같습니다.
• 여러 개의 입력 특성을 받아 학습하는 모델 구축 방법을 이해합니다.
• Yarn, Git, 표준 자바스크립트 프로젝트 패키징 구조를 사용해 머신 러닝 웹 애플리케이션을 구축하고 실행합니다.
• 데이터를 정규화하여 학습 과정을 안정시키는 방법을 배웁니다.
• tf.Model.fit() 콜백을 사용해 훈련하는 동안 웹 UI를 업데이트하는 방법을 알아봅니다.