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。
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
・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
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
- 回帰問題/分類問題でよく使われる損失関数
- 誤差とは
- なぜ「二乗」するか
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
- 最適化とは
- 勾配法とは
・【コラム】偏微分と線形代数と統計学
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
- バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)
- エポック単位でのステップ学習
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
- 早期終了とCSVログ出力
・Playgroundによる図解
・Pythonコードでの実装例
・どの書き方を採用すべきか
・今回の内容と方針について
・時系列予測について