Tag: Keras

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/getting-started-with-tensor-flow2 このたび、Courseraで提供されている「Getting started with TensorFlow 2」というコースを受講し、その内容と私の体験を共有したいと思います。 ### コースの概要 「Getting started with TensorFlow 2」は、深層学習モデルを開発するための完全なワークフローを学ぶことができるコースです。このコースでは、Sequential APIを使用してモデルを構築、トレーニング、評価、予測する方法を学び、モデルの検証、レギュラリゼーションの導入、コールバックの実装、モデルの保存と読み込みに関するすべてを網羅します。 ### シラバス詳細 1. **TensorFlowの紹介**: コースの初めに、TensorFlowの基本を学びます。特に、Courseraプラットフォーム上での使用方法や、深層学習モデル開発に役立つリソース、Google Colabについて知識を深めます。 2. **SequentialモデルAPI**: この週では、Keras APIの高レベルの使い方を学び、手書きの数字画像データセットMNISTを用いて、イメージ分類モデルをゼロから構築する実践的な課題に取り組みます。 3. **モデルの検証、レギュラリゼーション、コールバック**: モデルのオーバーフィットを防ぐための検証データセットの使用法とレギュラリゼーション技術を学びます。また、コールバックを利用してモデルの性能を監視し、アクションを実行する方法についても触れます。 4.…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/intro-tensorflow-jp TensorFlowは、機械学習分野で非常に人気のあるライブラリです。その中でも、Courseraが提供している「Intro to TensorFlow 日本語版」は、TensorFlow 2.xとKerasの概要を学び、実際に機械学習モデルを構築するための素晴らしい入門コースです。 このコースは、TensorFlow 2.xの基本からスタートし、データパイプラインの設計や機械学習モデルのトレーニングに関する実践的な演習を多数用意しています。特に、Jupyter Notebookを使用した実習は、直感的に TensorFlowの機能を理解する手助けになります。 ### コースの特徴 1. **TensorFlowとKerasの概要**: このコースでは、TensorFlow 2.xのAPIや主要コンポーネントについて学びます。 2. **実践的なデータパイプライン作成**: tf.data.Datasetを使用してさまざまなデータを読み込む方法を練習します。 3. **ニューラルネットワークのトレーニング**: KerasのSequential APIおよびFunctional APIを使って、ディープラーニングモデルを作成し、トレーニングを行います。 4. **モデルのデプロイ**: 最後には、クラウド環境における予測モデルのデプロイについても学べます。 ###…

Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/customising-models-tensorflow2 近年、ディープラーニングは様々な分野で急速に発展していますが、その中でもTensorFlowは非常に強力なフレームワークとして、数多くの研究者や開発者に利用されています。私が最近受講したCourseraの「Customising your models with TensorFlow 2」というコースについて、レビューとおすすめを紹介します。 このコースは、TensorFlowの知識を深め、カスタマイズされたディープラーニングモデルやワークフローを開発するためのものです。初心者から中級者まで幅広いレベルに対応しており、以下のようなコンテンツが含まれています。 1. **Kerasの関数型API**では、柔軟なモデルアーキテクチャの構築方法を学び、複数の入力や出力を持つモデルを作成しました。プログラミング課題では、犬と猫の画像データセットを使ってトランスファーラーニングの実践に挑戦しました。 2. **データパイプライン**のセクションでは、データのロード、処理、フィルタリング、さらにはデータ拡張の技術を学びました。LSUNデータセットとCIFAR-100データセットを使用して、効率的なデータパイプラインを構築しました。 3. **シーケンスモデリング**では、自然言語処理や音声生成のためのリカレントニューラルネットワークAPIを学び、シェイクスピアのデータセットを用いて生成言語モデルの開発に取り組みました。 4. **モデルのサブクラス化とカスタムトレーニングループ**の週間では、モデル設計やトレーニングループのカスタマイズ方法について深く学び、デープ残差ネットワークを構築しました。 5. 最後に、**キャップストーンプロジェクト**を通じて、英語からドイツ語への神経翻訳モデルを開発しました。このプロジェクトは、これまで学んできた技術を総括的に応用することが求められ、非常にやりがいがありました。 このコースは、TensorFlowを使った深層学習に興味がある方には非常におすすめです。特に、カスタムモデルやデータパイプラインを学ぶ機会が豊富で、実践的なスキルを習得することができます。最後のプロジェクトは、自分の学びを実践する最高の機会となりました。 皆さんもぜひ受講してみてください！ Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/customising-models-tensorflow2