GoogleColaboratory上で「PythonとKerasによるディープラーニング」を写経してみる（１）「第2章予習：ニューラルネットワークの数学的要素」

2018年9月2日

何回も同じような本を繰り返し買ってしまっているが、今回も買っちゃった。。。

この本、Kerasの作成者によるものですが、なんと私が大嫌いな数式が書いてありません。しかも読んでいて楽しいです！かなり実践的なコードが記載されており、

Contents

という方に、絶対おすすめです。

（開発環境）
Windows 8.1 Pro (MacでもLinuxでも同じです。)
Chrome
Google Colaboratory (Googleアカウント必要、無料)

（０）Google Colaboratoryでipynbファイルを作成

へ、Googleアカウントでログインして、PYTHON 3 の新しいノートブック　をクリックして、Python 3ノートブックを作成して、keras_002.ipynb という名前に変更

編集　＞　ノートブックの設定

ハードウェアアクセラレータ　を、　GPU　にしておく。

（１）Google ColaboratoryにKerasのインストール

!pip install -q keras
import keras

上記を入力して、Shift + Enter

数十秒で、以下のように表示されて、Kerasのインストールが終了。あっという間。

（Anacondaを1時間くらいかけてWindowsパソコンにインストールしていた日々はなんだったのだろう。。。）

（２）「PythonとKerasによるディープラーニング」のp28 2.1 初めてのニューラルネットワーク　を写経していく。

kerasでのMNISTデータセットの読み込み

from keras.datasets import mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

これで、ちゃんと、どこかにkeras用のMNISTデータ（本当は手書き文字の画像とそのラベルのセットなのだが、既に、数値化されて、ただの数字の配列に変換済みのもの）がダウンロードされる。

ネットワークの訓練

テストデータでの正解率

過学習 overfitting

簡単！

ただ入力して結果を見ても、まだ面白くもなんともないが、とりあえず、インストール作業がほぼなく、簡単に手早くできるのが素晴らしい！

次は、第3章を写経していきたいです。

（参考） 2017-12-24
Pythonでゼロから機械学習/データ分析を学ぶためのサイトマップ
http://www.procrasist.com/entry/24-data-analysis-guide

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