2018年9月8日 – HIM.CO ヒム・カンパニー

6_1 モデルの中身その１

「5_1_2 モデルの構築」で示したbuildModel()関数のコードを上から順に見ていきます。 const model = tf.sequential(); tf.sequential()関数はtf.Sequenti […]

機械学習は微小な数値の連続で、そこで扱われる用語や概念も、大学で数学を学ばなかった人には、非常に難解です。 TensorFlow.jsのそもそもの狙いには、こうした難解さをモデル内部に隠し、ハイレベルなAPIで優しく扱え […]

モデルには、[5.1, 3.5]や[4.9, 3.0]、[4.7, 3.2]といったsatosaData は[1,0]で、 [7.0, 3.2]や[6.4, 3.2]、[6.9, 3.1]といったversicolorDa […]

tf.Sequentialのpredict()が返すtf.Tensorオブジェクトは、推論結果の数値と結びついており、分類の場合、数値は確率と見なすことができます。 // 結果は確率の配列 predictOut.prin […]

モデルの訓練が終わったら、Promiseのthen()メソッドに渡される無名関数で、<ul>要素のクリックに関するイベントリスナーを設定します。 console.log(‘モデルの訓練完了’); // &lt […]

start()関数では、buildModel()の後、train(model, xsTrain, ysTrain, xsValidation, ysValidation);を実行しているので、次のtrain()関数が呼び […]

次は、ゼロから構築しようとすると相当な知識と経験が必要になる、「適切な」モデルの作成です。機械学習やディープラーニングでは、モデルが自動的に学習し、推論を立ててくれますが、そこまで行くには、優秀なモデルを人間が試行錯誤し […]