Deep Learning with Python
次の例では、Kaggleというデータ分析コンペのサイトで公開されているデータセットを使って、CNNで分類をする。 Kaggleのアカウント登録 Kaggleのサイトからアカウントを登録する。SNSのアカウントを使っても良いし、メールアドレスから登録してもOK。 今回は…
前回は、畳み込みニューラルネットワーク (Convolution Neural Network; CNN) のサンプルコードを動作させてみた。もはやググればいくらでも説明が見つかるので特に説明の必要もないかと思ったけど、ここではCNNの構成要素についての説明を簡単にまとめる。 …
Kerasの作者、フランソワ・ショレ氏によるディープラーニングとKerasの解説本 『Deep Learning with Python』の読書メモ。第二部「Deep Learning in practice」では、実践的な問題にディープラーニングを適用する方法を扱う。5章は畳み込みニューラルネット(…
フランソワ・ショレさんのディープラーニングとKerasの解説本『Deep Learning with Python』の読書メモ。今回で前半部分の第1部は終わり。ここでは、前回に引き続いて正則化の手法のドロップアウトを扱う。ドロップアウトは、ニューラルネットに対して最も有…
以前に取り上げた3つのサンプルプログラムでは、学習を続けていくと、訓練データの予測精度は向上するものの検証スコアは悪化していった。このように、訓練用データはうまく予測できるものの、逆に一度も入力されたことのないデータに対する予測性能が下がっ…
4章では、ディープラーニングに限らず機械学習全般に関わる内容を扱っている。このエントリの内容は、主に4章中盤部の内容をまとめたもの。 4.2 機械学習モデルの評価 訓練(training), 検証(validation), テスト(testing) 機械学習モデルの評価をする際には…
前回まで、書籍のサンプルプログラムを動作させてみた。ここでは、ディープラーニングの動作原理の基礎と構成要素を簡単にまとめる。「Deep Learning with Python」本の中では、2章〜4章にまたがって説明されている内容をまとめたもの。ニューラルネットの計…
前回からの続き。前回は、ボストン郊外の不動産物件に関するデータを元に、その地域の住宅価格をディープラーニングで予測するというサンプルを動かしてみた。しかし、結果を見ただけではあまりにもブラックボックスすぎるので、少しだけディープラーニング…
「Deep Learning with Python」のサンプルプログラム3つ目。データはBoston Housing Dataを用いる。1970年代のボストン郊外地域の不動産物件に関するデータで、ある地域の平均物件価格と部屋の数や築年数といった物件情報、犯罪率や黒人比率などの人口統計に…
フランソワ・ショレ氏の「Deep Learning with Python」のサンプルコードの2つ目。この問題は、映画のレビューの文章を入力して、そのレビューが肯定的なものか否定的なものかを判定するもの。問題の種類としては二値分類 (binary classification) に属する。…
以前、軽く流し読んだフランソワ・ショレ氏の「Deep Learning with Python」ですが、ちゃんとサンプルを動かしながら勉強していこうと思います。なお、この記事は機械学習素人が勉強の過程をメモするためのであり、内容の正しさについては保証しません。(ち…
