データサイエンティストのためのTensorFlowとKerasを使った実践ディープラーニング入門
TensorFlowとKerasの基本から応用までを網羅し、データサイエンティストが実践的なディープラーニングモデルを構築・評価・最適化するためのスキルを習得します。
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TensorFlowとKerasの基礎とモデル構築
Unit 1: TensorFlowとKerasの基本
ディープラーニングの世界へ
Kerasの構成要素
Unit 2: Kerasによるモデル構築
Sequentialモデルを組む
Functional APIで柔軟に
畳み込み層の力
時系列を捉えるリカレント
Unit 3: データの前処理と供給
データセットを準備する
tf.dataで効率化
モデルの最適化と実践的な応用
Unit 1: 過学習対策とモデル改善
過学習って何?
ドロップアウトで防ぐ
L1/L2正則化
早期終了で賢く学習
学習率を操る
Unit 2: 転移学習とモデルの可視化
転移学習の基礎
ファインチューニング
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