ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。
TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク
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Intermediate level
Recommended experience
1 week to complete
at 10 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace
What you'll learn
现実世界の画像データを扱う
损失と精度をプロットする
拡張とDropout を含めた過学習を防ぐための戦略を探る
転移学习および、学习済みの特徴をモデルから抽出する方法を学ぶ
Skills you'll gain
Details to know
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Assessments
4 assignments
Taught in Japanese
See how employees at top companies are mastering in-demand skills
There are 4 modules in this course
本専門講座の 1 つ目の講座では、TensorFlowを紹介し、そのハイレベルAPIで基本的な画像分類を行い、畳み込みニューラルネットワーク（ConvNet）についても少し学びました。本講座では、ConvNetによる現実世界のデータの使用をより詳しく学び、特に画像分類を行う際にConvNetの性能を高める技法について学びます。1週目では、まず、今まで使用してきたものよりはるかに大きなデータセット、すなわち、画像分類のKaggle チャレンジだった「猫と犬」のデータセットより大きなデータセットを見ていきます。
What's included
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これまでに过学习という用语を何度も耳にしていると思います。过学习とは、简単に言うと、训练における特殊化の行き过ぎを表す概念です。つまり、モデルは训练したものの分类においては非常に优秀でも、见たことがないものの分类はあまり上手にできないということです。モデルをより効果的に汎用化するためには、当然、より幅広い训练サンプルが必要になります。しかし、いつも入手できるわけではありません。そこで近道となり得るのが画像拡张です。训练セットに手を加えて、被写体の多様性を高めることができます。今週は、それを详しく学びます。
What's included
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自分でモデルを构筑するのは素晴らしいことであり、大きな强みです。しかし、これまで见てきたように、手持ちのデータに制限されることがあります。谁でも大量のデータセットやそれらを効果的に训练するために必要な计算能力を入手できるわけではありません。転移学习は、この解决に役立ちます。大きなデータセットで训练したモデルがある场合、それを直接利用するか、または学习した特徴を利用して、自分のシナリオに适用することができます。これを転移学习といい、今週はこれについて学びます。
What's included
7 videos5 readings1 assignment1 app item
お疲れ様でした。颁辞苍惫狈别迟から次のモジュールへ进む前に必要なことがもう一つあります。それは２値分类の先へ进むことです。今まで见てきた例は、「これか、あれか」つまり、马と人间、猫と犬、という分类でした。２値分类からカテゴリー分类へ进む际には、考虑する必要があるコーディング上の事项がいくつかあります。今週は、それらを见ていきます。
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