TensorFlowとKerasを使用して、構造化データのニューラルネットワークを構築およびトレーニングします。
単一ニューロン(A Single Neuron)
ディープラーニングの構成要素である線形単位について学びます。
ディープニューラルネットワーク(Deep Neural Networks)
ネットワークに隠しレイヤーを追加して、複雑な関係を明らかにします
確率的勾配降下法(Stochastic Gradient Descent)
KerasとTensorflowを使用して、最初のニューラルネットワークをトレーニングします。
過学習と学習不足(Overfitting and Underfitting)
追加の容量または早期停止でパフォーマンスを向上させます。
ドロップアウトとバッチ正規化(Dropout and Batch Normalization)
これらの特別なレイヤーを追加して、過学習を防ぎ、トレーニングを安定させます。
二項分類(Binary Classification)
ディープラーニングを別の一般的なタスクに適用します。
Bonus Lessons
TPUでヒッグス粒子を検出する(Detecting the Higgs Boson With TPUs)
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