import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 텐서플로의 케라스 API에서 필요한 함수들을 불러옵니다.
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

x = np.array([2, 4, 6, 8])
y = np.array([81, 93, 91, 97]) 

model = Sequential()

# 출력 값, 입력 변수, 분석 방법에 맞게끔 모델을 설정합니다. 
model.add(Dense(1, input_dim=1, activation='linear'))

# 오차 수정을 위해 경사 하강법(sgd)을, 오차의 정도를 판단하기 위해 
# 평균 제곱 오차(mse)를 사용합니다. 
model.compile(optimizer='sgd', loss='mse')

# 오차를 최소화하는 과정을 500번 반복합니다.
model.fit(x, y, epochs=500)