1 이미지를 인식하는 원리

MNIST 데이터는 텐서플로의 케라스 API를 이용해 간단히 불러올 수 있습니다. 함수를 이용해서 사용할 데이터를 불러옵니다.

from tensorflow.keras.datasets import mnist

이때 불러온 이미지 데이터를 X로, 이 이미지에 0~9를 붙인 이름표를 y로 구분해 명명하겠습니다. 또한, 7만 개 중 학습에 사용될 부분은 train으로, 테스트에 사용될 부분은 test라는 이름으로 불러오겠습니다.

• 학습에 사용될 부분: X_train, y_train

• 테스트에 사용될 부분: X_test, y_test

(X_train, y_train), (X_test, y_test) = mnist.load_data()

케라스의 MNIST 데이터는 총 7만 개 이미지 중 6만 개를 학습용으로, 1만 개를 테스트용으로 미리 구분해 놓고 있습니다. 이를 다음과 같이 확인할 수 있습니다.

print("학습셋 이미지 수: %d개" % (X_train.shape[0]))
print("테스트셋 이미지 수: %d개" % (X_test.shape[0]))