Digit MNIST 이미지 분류하기 일단 필요한 모듈을 임포트한다. keras에서 제공되는 기본 데이터셋 중 mnist 손글씨 0~9까지 분류해보려고 한다. mnist 데이터를 로드하면 4개의 반환값이 나온다. 각각 X train, Y train, X validation, Y validation이다. X는 데이터 0~9까지 이미지를 뜻하고 Y는 그 이미지에 대한 정답이다. shape을 출력한 것을 보면 28x28 사이즈의 이미지가 60,000장 있다는 것을 알 수 있다. X_train의 이미지들을 학습시키기 위해 reshape 해준다. 28x28 사이즈의 정사각형 이미지를 784 사이즈 즉, 한줄로 쭉 바꾸어 준 것이다. 또 astype으로 float64로 자료형을 바꾸어주고 255로 나누어 norma..
