DeepLearning.AI
TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク
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TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク

Taught in Japanese

Course

Gain insight into a topic and learn the fundamentals

Laurence Moroney

Instructor: Laurence Moroney

Intermediate level

Recommended experience

10 hours to complete
3 weeks at 3 hours a week
Flexible schedule
Learn at your own pace

What you'll learn

  • 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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There are 4 modules in this course

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。

What's included

8 videos5 readings1 quiz1 app item

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。

What's included

7 videos6 readings1 quiz1 app item

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。

What's included

7 videos5 readings1 quiz1 app item

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。

What's included

6 videos5 readings1 quiz1 app item

Instructor

Laurence Moroney
DeepLearning.AI
15 Courses487,403 learners

Offered by

DeepLearning.AI

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