実践的な方法をステップバイステップで学ぶ！
このebookでは、ニューラルネットワークの学習を行い、 画像分類の認識精度 99% を達成する上で欠かせない 試行錯誤の手法をご紹介します。 シンプルなサンプルを使って、まずはディープラーニングを 始めてみませんか？ 【掲載内容(抜粋)】 ■はじめに ■実践例 1: ゼロからモデルを学習させる 1. データへのアクセス 2. ネットワークレイヤーの作成と設定 3. ネットワークの学習 4. ネットワークの精度の確認 など ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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【その他掲載内容(抜粋)】 ■実践例 2: 転移学習 1. 学習済みネットワークのインポート 2. 新しいタスクを実行するためのネットワークの設定 3. 新しいデータでネットワークの学習 4. ネットワークの評価 ■画像以外のデータ ■LSTM アーキテクチャ ■音声認識のためのスペクトログラムの使用 など ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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