おためし受講中

TensorFlowを活用した機械学習実践 -第2回 回帰モデルの構築-

第2回では、回帰モデルの構築を学習していきます。

▪︎授業アジェンダ
・TensorFlowを使った回帰モデルの構築 (線形回帰 => 多項式回帰)

学生代表

  • 下井田 春佳

    下井田 春佳

    スクー放送部

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    【前半】授業
    オープニング
    00:53  (00:09 ~ )
    自己紹介
    00:06  (01:02 ~ )
    この授業を受けるとできること
    01:24  (01:08 ~ )
    アジェンダ
    00:54  (02:32 ~ )
    前回のおさらい
    01:10  (03:26 ~ )
    いろいろな回帰モデル
    07:16  (04:36 ~ )
    TensorFlowのAPI階層の紹介
    05:13  (11:52 ~ )
    実践MachineLearning
    02:14  (17:05 ~ )
    ・pandas, matplotlibを使ってデータを作成
    24:13  (19:19 ~ )
    ・ニューラルネットワークを使用して、非線形回帰モデルを構築 する
    08:06  (43:32 ~ )
    まとめ
    01:02  (51:38 ~ )
    質疑応答
    06:19  (52:40 ~ )
    次回授業のお知らせ
    01:30  (58:59 ~ )
    エンディング
      (1:00:29 ~ )
    【後半】質疑応答
    Q.株とかFXで勝つためのAIを作成するにはどのAPI使用すれば良いですか?
    01:06  (13:33 ~ )
    Q.Tensorflowを使うと数学の知識はどの程度必要なのですか?
    01:12  (14:39 ~ )
    Q.低レベルと高レベルでは出来る事は何が違うのですか?
    36:57  (15:51 ~ )
    Q.強化学習をGPUでやってみたのですが、CNNやRNNのようにスピードが出ませんでした。強化学習でGPUを使うのは何かコツがありますか?
    01:37  (52:48 ~ )
    Q.Tensorflow と Google AutoML とは全く別のものですか?
    00:54  (54:25 ~ )
    Q.自分のPCでTensorfloをやるとしたらどれくらい時間がかかりますか?
    01:01  (55:19 ~ )
    Q.ファイルファンタジーのキャラクターを判別するのに答えに画像を読みこませて勉強させたのですか?
      (56:20 ~ )