Practice makes perfect!

# 데이터 입력 df_pre = pd.read_csv('../dataset/wine.csv', header=None) # sample()는 원본 데이터에서 정해진 비율만큼 랜덤으로 뽑아오는 함수. # frac=1은 100% df = df_pre.sample(frac=1) # 모델 업데이트 모델 저장 폴더 설정 (에포크마다 모델의 정확도를 저장할 폴더) MODEL_DIR = './model/' if not os.path.exists(MODEL_DIR): # 폴더가 존재하지 않으면 os.mkdir(MODEL_DIR) # 이 이름의 폴더 생성 # checkpointer에 모니터할 값 지정 val_loss : 테스트 오차(케라스 내부에서 기록되는 값) 모델이 저장될 곳 : 위에서 생성한 modelpath ver..