TensorFlow js 예제: 예나 날씨 데이터 시각화와 예측

TensorFlow js 예제: 예나 날씨 데이터 시각화와 예측

설명

이 데모는 다음을 수행합니다.

이 데모에 사용한 데이터는 예나 날씨 데이터셋입니다.

안내

  1. 모델에 사용할 데이터를 탐색하고 시각화하기 위해 "데이터 시리즈 1"과 "데이터 시리즈 2" 드롭다운 메뉴에서 데이터셋에 있는 여러 가지 열을 선택해 보세요. 정규화를 적용한 것과 적용하지 않는 경우를 실험해 보세요. 다른 기간을 선택해서 데이터를 살펴 보세요. "전체"보다 적은 기간을 선택하면 왼쪽 화살표와 오른쪽 화살표 버튼을 눌러 시간 축을 따라 이동할 수 있습니다. 마지막으로 "데이터 시리즈를 축으로 사용하기" 체크박스를 선태하여 두 데이터 시리즈를 산점도로 출력해 보세요.
  2. 선형 회귀 모델과 다층 퍼셉트론(MLP)를 훈련하려면 훈련 에포크 횟수를 지정하고 "모델 훈련"을 클릭하세요. 훈련이 끝날 때까지 잠시 기다립니다. 훈련 에포크가 끝날 때마다 웹 페이지의 오른쪽 편에 tfjs-vis 바이저 탭(visor surface)에서 훈련 세트와 검증 세트의 손실 값이 갱신됩니다. 규제와 드롭아웃을 적용하여 실험하고 과대적합에 대한 효과를 관찰해 보세요.

상태

데이터 시각화

기간:
데이터 시리즈 1:
데이터 시리즈 2:
데이터 정규화
데이터 시리즈를 축으로 사용하기

모델 훈련

모델 종류:
날짜와 시간 특성 포함
에포크: