0. 데이터셋 확인 사용 데이터: train 5000개, test 1000개 이미지 데이터의 크기 28x28 데이터 특징: 2차원의 0~255 픽셀 값으로 구성 CNN의 input data format은 3차원(가로, 세로, 채널) => 전처리로 채널 차원을 추가해야한다 9개의 이미지 시각화 라벨 데이터 0~9까지의 10개의 값으로 라벨링 되어있다 => 전처리 시, 원핫 인코딩 진행 필요 1. 데이터 전처리 1) x 데이터 채널차원 추가 numpy의 expand_dims 함수를 통해 채널 차원을 추가해준다 np.expand_dims (arr, axis) arr: 차원을 확장할 배열 axis: 새로 추가될 차원의 위치(default: 0 -> 인덱스 0 앞에 새로운 차원을 추가하겠다) 실습에서는 axis에..
