TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門

 
 
 

TensorFlow 2+Keras(tf.keras)入門

デジタルアドバンテージ 一色 政彦

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。

第1回 初めてのニューラルネットワーク実装の準備をしよう ― 仕組み理解×初実装(前編)

ニューラルネットワークは難しくない
ディープラーニングの大まかな流れ
1データ準備

・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例

2問題種別

・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例

3前処理

・Playgroundによる図解
・訓練用/精度検証用のデータ分割について
・ノイズについて
・Pythonコードでの実装例

第2回 ニューラルネットワーク最速入門 ― 仕組み理解×初実装(中編)

4“手法”の選択とモデルの定義: ニューロン

・Playgroundによる図解

入力
何らかの計算結果の出力

・Pythonコードでの実装例

TensorFlow 2.0のインストール
tensorflowパッケージのインポート
Kerasにおけるモデルの書き方
モデルの定義
モデルへの入力と出力(フィードフォワード)
4“手法”の選択とモデルの定義: ニューラルネットワーク

・Playgroundによる図解

ニューラルネットワークの基本形
ニューロンの数を増やす
レイヤー(層)の数を増やす

・Pythonコードでの実装例

モデルの定義
4“手法”の選択とモデルの定義: 活性化関数

・Playgroundによる図解

活性化関数
4“手法”の選択とモデルの定義: 活性化関数

・Playgroundによる図解

活性化関数

・Pythonコードでの実装例

4“手法”の選択とモデルの定義: 正則化

・Playgroundによる図解

正則化
正則化率

・Pythonコードでの実装例

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