MUSTHAVE 12장을 실습한 내용입니다. 1. 경진대회 이해 미국의 사과 과수원들이 병원균과 해충에 피해를 입지 않으려면 질병을 조기에 발견해야 합니다. 시기를 놓치면 피해가 눈덩이처럼 불어나게 됩니다. 그런데 사람이 일일이 확인하려면 시간과 비용이 많이 듭니다. 그래서 주어진 여러 잎사귀 사진을 이용해 건강한 잎사귀와 병든 잎사귀를 구별하는 딥러닝 모델을 구축해보겠습니다. 본 경진대회는 다중분류문제로 타깃값이 4개입니다. 잎사귀가 각 타깃값일 확률을 예측하면 됩니다. (예를 들어 사진을 보고 건강한 잎사귀일 확률 0.6, 여러 질병에 걸린 잎사귀일 확률 0.2, 녹병에 걸린 잎사귀일 확률 0.1, 붉은 곰팡이병에 걸린 잎사귀일 확률 0.1처럼 예측해야합니다. ) healthy: 건강한 잎사귀 mul..
