ソフトウェア開発者であれば、拡張性のあるAI搭載アルゴリズムを構築したい場合、構築ツールの使い方を理解する必要があります。この講座は今後学んでいく「TensorFlow in Practice 専門講座」の一部であり、機械学習用の人気のオープンソースフレームワークであるTensorFlowのベストプラクティスを学習します。
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TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク
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Гибкие сроки
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Средний уровень
「TensorFlow Specialization（TensorFlow専門講座）」の講座１、Python コーディング、高校レベルの数学の知識が必要です。機械学習/ディープラーニングの経験は必須ではありませんが、あれば有用です。
Прибл. 10 часов на выполнение
Японский
Субтитры: Японский, Английский, Русский
Чему вы научитесь
現実世界の画像データを扱う
損失と精度をプロットする
拡張とDropout を含めた過学習を防ぐための戦略を探る
転移学習および、学習済みの特徴をモデルから抽出する方法を学ぶ
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Программа курса: что вы изучите
3 ч. на завершение
より大きなデータセットを探求する
本専門講座の 1 つ目の講座では、TensorFlowを紹介し、そのハイレベルAPIで基本的な画像分類を行い、畳み込みニューラルネットワーク（ConvNet）についても少し学びました。本講座では、ConvNetによる現実世界のデータの使用をより詳しく学び、特に画像分類を行う際にConvNetの性能を高める技法について学びます。1週目では、まず、今まで使用してきたものよりはるかに大きなデータセット、すなわち、画像分類のKaggle チャレンジだった「猫と犬」のデータセットより大きなデータセットを見ていきます。
3 ч. на завершение
8 видео ((всего 18 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
拡張：過学習を回避する技法
これまでに過学習という用語を何度も耳にしていると思います。過学習とは、簡単に言うと、訓練における特殊化の行き過ぎを表す概念です。つまり、モデルは訓練したものの分類においては非常に優秀でも、見たことがないものの分類はあまり上手にできないということです。モデルをより効果的に汎用化するためには、当然、より幅広い訓練サンプルが必要になります。しかし、いつも入手できるわけではありません。そこで近道となり得るのが画像拡張です。訓練セットに手を加えて、被写体の多様性を高めることができます。今週は、それを詳しく学びます。
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 14 мин.)), 6 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
転移学習
自分でモデルを構築するのは素晴らしいことであり、大きな強みです。しかし、これまで見てきたように、手持ちのデータに制限されることがあります。誰でも大量のデータセットやそれらを効果的に訓練するために必要な計算能力を入手できるわけではありません。転移学習は、この解決に役立ちます。大きなデータセットで訓練したモデルがある場合、それを直接利用するか、または学習した特徴を利用して、自分のシナリオに適用することができます。これを転移学習といい、今週はこれについて学びます。
3 ч. на завершение
7 видео ((всего 14 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
3 ч. на завершение
多クラス分類
お疲れ様でした。ConvNetから次のモジュールへ進む前に必要なことがもう一つあります。それは２値分類の先へ進むことです。今まで見てきた例は、「これか、あれか」つまり、馬と人間、猫と犬、という分類でした。２値分類からカテゴリー分類へ進む際には、考慮する必要があるコーディング上の事項がいくつかあります。今週は、それらを見ていきます。
3 ч. на завершение
6 видео ((всего 12 мин.)), 5 материалов для самостоятельного изучения, 2 тестов
Часто задаваемые вопросы
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