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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