■ Y_test = to_categorical(y_test, 10)

y_test 데이터를 원-핫 인코딩하여 Y_test에 넣습니다.

■ print("Y Training matrix shape", Y_train.shape)

Y_train 데이터의 바뀐 형태를 출력해 봅시다. 출력 결괏값은 (60000, 10)입니다. (60000, )과 달라진 점이 보이나요? 각 행의 데이터의 수가 1개에서 10개로 늘어났기 때문입니다.

■ print("Y Testing matrix shape", Y_test.shape)

Y_test 데이터의 바뀐 형태를 출력해 봅시다. 이 또한 출력 결괏값은 (10000, 10)입니다.

데이터만 있으면 바로 인공지능을 만들 것 같았지만 그렇지 않았죠? 이와 같이 인공지능을 만들기 위해서는 데이터를 내가 만들기 원하는 방향으로 변환하는 것이 중요합니다. 그렇기 때문에 데이터 분석 및 변환은 인공지능 개발에서 빼놓고 생각할 수 없습니다. 지금까지 데이터를 준비하였으니 이제 인공지능 모델 설계를 시작할 차례입니다.