4.5.4 데이터 준비

 무엇을 훈련할지와 무엇을 최적화할지, 그리고 어떻게 평가할지를 정했다면 거의 모델을 훈련시킬 준비가 되었습니다. 하지만 먼저 머신 러닝 모델에 주입할 데이터를 구성해야 합니다. 여기에서는 이 머신 러닝 모델을 심층 신경망이라고 가정합니다.

1) 앞서 보았듯이 텐서로 구성됩니다.

2) 이 텐서에 있는 값은 일반적으로 작은 값으로 스케일 조정되어 있습니다. 예를 들어 [-1,1]이나 [0,1] 범위입니다.

3) 특성마다 범위가 다르면(여러 종류의 값으로 이루어진 데이터라면) 정규화 해야 합니다.

4) 특성 공학을 수행할 수 있습니다. 특히 데이터가 적을 때입니다.

입력 데이터와 타깃 데이터의 텐서가 준비되면 모델을 훈련시킬 수 있습니다.