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tensorflow
GitHub Repository: tensorflow/docs-l10n
Path: blob/master/site/ja/r1/tutorials/keras/README.md
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機械学習の学習と実践

Note: これらのドキュメントは私たちTensorFlowコミュニティが翻訳したものです。コミュニティによる 翻訳はベストエフォートであるため、この翻訳が正確であることや英語の公式ドキュメント 最新の状態を反映したものであることを保証することはできません。 この翻訳の品質を向上させるためのご意見をお持ちの方は、GitHubリポジトリtensorflow/docsにプルリクエストをお送りください。 コミュニティによる翻訳やレビューに参加していただける方は、 [email protected] メーリングリストにご連絡ください。

この一連のノートブックは、書籍 Deep Learning with Python (邦訳 PythonとKerasによるディープラーニング」) に触発された ものです。 これらのチュートリアルでは、TensorFlowでディープラーニングモデルの 構築と訓練を行うためのハイレベルなPython APIであるtf.kerasを 使用しています。KerasをTensorFlowとともに使う方法の詳細は、 TensorFlow Keras Guideを参照してください。

出版社から:Deep Learning with Pythonでは、Python言語と強力なKeras ライブラリを使ってディープラーニングを紹介しています。 著者はKerasの作者でGoogleのAI研究者でもあるFrançois Cholletです。 この本では、直感的な説明と実践的な例を通して理解を深めることができます。

機械学習の基礎と概念を学ぶには、Machine Learning Crash Courseをおすすめします。

  1. 分類問題の基本

  2. テキスト分類

  3. 回帰

  4. 過学習と学習不足

  5. モデルの保存と復元