Kerasで開発すると、複雑な数式によるモデル構築をせずとも、ディープラーニングによる時系列学習モデルが開発でき、 データ予測が実現できる、ということを、実際に動くコードで実感していただくセッションです。Read less
【macOSにも対応】AI入門「第3回：数学が苦手でも作って使えるKerasディープラーニング」
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Python: Keras/TensorFlow の学習を GPU で高速化する (Mac OS X) - CUBE SUGAR CONTAINER
Keras というのは Python を使ってニューラルネットワークを組むためのフレームワーク。 Python でニューラルネットワークのフレームワークというと、他にも TensorFlow とか Chainer なんかが有名どころ。 Keras はそれらに比べると、より高い抽象度の API を提供しているところが特徴みたい。 実のところ Keras はデフォルトで TensorFlow をバックエンドとして動作する。 バックエンドとしては、他にも Theano が選べるらしい。 今回は Keras で組んだニューラルネットワークを GPU で学習させてみることにした。 そのとき CPU と比べて、どれくらい速くなるかを試してみたい。 使った環境は次の通り。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.12.3 BuildVersi
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