エンジニアの自由な遊び場

データ、モデルの準備ができたらいよいよ学習を実行します。学習を実施するには「コンパイル」→「学習」という流れが必要です。SequentialモデルAPI compile compileで主に定義するのは「optimizer」「loss」「m...

レイヤーの用途を見たところで、レイヤーで指定する活性化関数を確認しておきます。活性化関数は「分類を行う判定基準」とでも考えておけば十分でしょう。 活性化関数 真面目に理解しようとすると、数式とグラフがセットでついてきます。深く理解する場合は...

学習用のデータが準備でき、モデルの作り方が分かったところで「どのように学習させていくか？」という部分のパーツとなります。 真面目にやろうとすると数学の知識が必要になりますが、本職ではないので概念を理解して自分のセンスに任せていきます。Cor...

概要は理解できてきたので、各処理内容について細かく確認していきます。まずは、モデルの作成からになります。 モデルの作成と確認 モデルの作成は「add」でレイヤーを追加していきます。プログラムとしては難しい部分はありません。どちらかというと「...

一般的には最後に持ってくるのかと思いますが、今回はこのタイミングで見てみたいと思います。Keras FAQ: Kerasに関するよくある質問 batchとepoch batchはデータのまとまりになります。データを表す多次元配列を「いくつを...

入力データの準備ができたら学習を始めます。予測精度を高めるにはモデルの作り方についても理解しておく必要があります。 Sequentialモデル 基本はSequentialモデルのようなので、まずはこれから見てみます。Sequentialモデ...

機械学習で最初に訳が分からなくなるのが「学習前になんでそんなにデータをこねくり回しているの？」という部分。私も良く分かっていませんでしたが、理解するとデータの次元数をコントロールする部分に一番時間を使うことになりました。 データの次元数とは...

レイヤーつくってグルグル学習させればよいという訳ではないらしい。データの前処理が予測精度に直結するらしいので整理してみます。 データの前処理とは 大きく分けると・きちんとしたデータを集める・データの内容を精査する・データのスケールを合わせる...