kerasで初めての機械学習
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| kerasで初めての機械学習 [2017/07/29] – adash333 | kerasで初めての機械学習 [2018/10/07] (現在) – 外部編集 127.0.0.1 | ||
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| ===== （４）Kerasで初めての機械学習 ===== | ===== （４）Kerasで初めての機械学習 ===== | ||
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| 初めてのTensorflow ～Kerasで機械学習プログラミング～\\ | 初めてのTensorflow ～Kerasで機械学習プログラミング～\\ | ||
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| ====前回まで==== | ====前回まで==== | ||
| - | 前回の動画で、WindowsにAnaconda Prompt上で、Tensorflow 1.2とKeras2.0をインストールしました。 | + | 前回の動画で、WindowsにAnaconda Prompt上で、Tensorflow 1.2とKeras2.0をインストールしました。\\ |
| - | 今回は、実際にKerasの機械学習サンプルプログラムを実行してみます。 | + | 今回は、実際にKerasの機械学習サンプルプログラムを実行してみます。\\ |
| - | コードの意味は全く分からなくて大丈夫です。 | + | コードの意味は全く分からなくて大丈夫です。\\ |
| - | まずは実行して雰囲気を味わいましょう！ | + | まずは実行して雰囲気を味わいましょう！\\ |
| ==== Jupyter Notebookの起動==== | ==== Jupyter Notebookの起動==== | ||
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| {{: | {{: | ||
| - | 私のノートパソコンでは12分くらいかかりました。 | + | 最後のグラフは、横軸が学習Epoch（エポック）数、縦軸が、青線が教師データの誤答率（？）、オレンジの線が評価データの誤答率（？）のようです。詳細はよくわかりません、、、（爆） |
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| + | 私のノートパソコンでは12分くらいかかりました。\\ | ||
| NVIDIA製のGPUを搭載したパソコンで、Tensorflo-GPUをbackendに用いて計算すると、もっと早く計算できるようです。 | NVIDIA製のGPUを搭載したパソコンで、Tensorflo-GPUをbackendに用いて計算すると、もっと早く計算できるようです。 | ||
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| （1）Tensorflowを用いて、60000サンプルの教師データを元に、手書き数字を認識する「学習」を行い、\\ | （1）Tensorflowを用いて、60000サンプルの教師データを元に、手書き数字を認識する「学習」を行い、\\ | ||
| （2）その学習結果を用いて、10000サンプルの手書き数字の分類を行い、正解率を求めた。（「評価」）\\ | （2）その学習結果を用いて、10000サンプルの手書き数字の分類を行い、正解率を求めた。（「評価」）\\ | ||
| - | （3）10000サンプル（テストデータ）の正解率は %であった\\ | + | （3）10000サンプル（テストデータ）の正解率は98.3%であった\\ |
| ということになります。 | ということになります。 | ||
kerasで初めての機械学習.1501310551.txt.gz · 最終更新: 2018/10/07 (外部編集)