텐서플로에서 데이터 전처리는 모델 성능에 중요한 역할을 합니다. 효과적인 데이터 처리 방법을 배우고 성능을 극대화해보세요.≡ 목차 라벨 추출과 전처리 파일명에서 라벨 추출하기 CIFAR-10 라벨 데이터 읽기 라벨을 One-Hot 인코딩으로 변환 데이터셋 구성하기 이미지와 라벨 페어 생성 Autotune으로 최적화하기 배치 크기 및 반복 설정 모델 구현 및 학습 Residual Network 구조 만들기 모델 컴파일 및 설정 학습 진행 및 성능 평가 데이터 다루기 기술의 중요성 데이터 품질과 모델 성능의 관계 효율적인 데이터 관리의 필요성 비교할 수 있는 결과 만들기 마무리하며 여기서 배운 점 정리 실제 적용 사례 소개 실습으로 프로젝트 완성하기 같이보면 좋은 정보글..
