3. 구조 결정

model = Sequential()
model.add(Dense(30, input_dim=16, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

딥러닝 모델의 구조를 결정합니다. 여기에 설정된 대로 딥러닝을 수행합니다.

4. 모델 실행

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
history = model.fit(X, y, epochs=5, batch_size=16)

딥러닝 모델을 실행합니다. 앞서 설정된 구조대로 실행하고 결과를 출력합니다.

1. 환경 준비 딥러닝을 구동하는 데 필요한 라이브러리 호출

이 책의 모든 코드는 파이썬으로 되어 있습니다. 파이썬은 초보자부터 전문가까지 모두에게 애용되는 프로그래밍 언어로, 특히 다양한 플랫폼에서 데이터를 분석하고 딥러닝, 머신 러닝을 구현하는 데 사용됩니다. 파이썬은 풍부한 라이브러리를 가지고 있다는 것이 장점인데, 라이브러리란 특정한 기능을 담은 작은 프로그램들(module, API)을 모아 놓은 것을 의미합니다. 목적에 따라 라이브러리를 불러오면 다양한 작업을 간단히 진행할 수 있습니다. 라이브러리를 불러올 때 사용하는 명령어가 import입니다. 그래서 코드의 처음이 다음과 같이 시작됩니다.