おめでとうございます！

Introduction to TensorFlow in Python

Isaiah Hull

Visiting Associate Professor of Finance, BI Norwegian Business School

学んだこと

  • 第1章
    • 低レベル/基本/高度な演算
    • グラフ計算
    • 勾配計算と最適化
  • 第2章
    • データの読み込みと変換
    • 既定/カスタム損失関数
    • 線形モデルとバッチ学習
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学んだこと

  • 第3章
    • 全結合（Dense）層
    • 活性化関数
    • 最適化アルゴリズム
    • ニューラルネットワークの学習
  • 第4章
    • Keras のニューラルネットワーク
    • 学習と検証
    • Estimators API
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TensorFlow の拡張

  • TensorFlow Hub
    • 事前学習モデル
    • 転移学習

この画像は TensorFlow Hub の検索結果に表示されたモデルのスクリーンショットです。

  • TensorFlow Probability
    • より多くの確率分布
    • 学習可能な分布
    • 最適化手法の拡充

この画像は適合した確率分布を重ねたヒストグラムです。

1 スクリーンショット出典: https://tfhub.dev.
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TensorFlow 2.0

  • TensorFlow 2.0
    • eager_execution()
    • より密接な keras 連携
    • Estimators
    • function()

この画像は Estimators API と下位レベル API の関係を示す模式図です。

この画像はニューラルネットワークの図です。

この画像は TensorFlow の静的グラフを示します。

1 スクリーンショット出典: https://www.tensorflow.org/guide/premade_estimators
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