TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門

機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク(NN)を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装。さらにCNNやRNNも同様に学ぶ。これらの実装例を通して、TensorFlow 2とKerasにも習熟する連載。

TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門:

基本的なDNNの知識だけでも、さまざまな問題を解決できる。今回は「回帰問題」を解いてみよう。ディープラーニングの基本部分はワンパターンで、全く難しくないことが体感できるはずだ。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門:

TensorFlow 2.0以降では「サブクラス化」という基本パターンに従って簡単にカスタマイズができる。その全カスタマイズ方法を紹介し、最後にtf.estimator高水準APIについても言及する。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門:

TensorFlow 2.x(2.0以降)時代のモデルの書き方として、tf.keras.Modelサブクラス化モデルの書き方を詳しく解説。@tf.functionやAutoGraph、勾配テープといったTensorFlow 2.0の新機能についても触れる。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門:

TensorFlow 2.x(2.0以降)では、モデルの書き方が整理されたものの、それでも3種類のAPIで、6通りの書き方ができる。今回は初心者〜初中級者にお勧めの、SequentialモデルとFunctional APIの書き方、全3通りについて説明する。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門:

いよいよ、ディープラーニングの学習部分を解説。ニューラルネットワーク(NN)はどうやって学習するのか、Pythonとライブラリではどのように実装すればよいのか、をできるだけ簡潔に説明する。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門:

ニューラルネットワーク(NN)の基礎の基礎。NNの基本単位であるニューロンはどのように機能し、Python+ライブラリでどのように実装すればよいのか。できるだけ簡潔に説明。また、活性化関数と正則化についても解説する。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()
TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門:

機械学習の勉強はここから始めてみよう。ディープラーニングの基盤技術であるニューラルネットワーク(NN)を、知識ゼロの状態から概略を押さえつつ実装してみよう。まずはワークフローを概観して、データ回りの処理から始める。

【一色政彦 , デジタルアドバンテージ】()

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