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TensorFlowを活用した機械学習実践

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第2回

TensorFlowを活用した機械学習実践 -第2回 回帰モデルの構築-

2018年3月26日 60min

スライド資料

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授業の概要

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)

こんな人にオススメ

TensorFlowが何に使えるのか知りたいエンジニアの方

授業で使用する教材

※授業以外での使用は禁止します

チャプター

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オープニング
00:53
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自己紹介
00:06
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この授業を受けるとできること
01:24
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アジェンダ
00:54
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前回のおさらい
01:10
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いろいろな回帰モデル
07:16
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TensorFlowのAPI階層の紹介
05:13
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実践MachineLearning
02:14
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・pandas, matplotlibを使ってデータを作成
24:13
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・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
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まとめ
01:02
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質疑応答
06:19
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次回授業のお知らせ
01:30
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エンディング
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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
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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
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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
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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
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Q.Tensorflow と Google AutoML とは全く別のものですか?
00:54
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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
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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?