怠け者のためのディープラーニング入門 - Scikit-learn・Keras

はじめに 本記事ではKerasとScikit-learnの簡単な使い方を紹介します。 イントロ Scikit-learn・Keras ← 今ココ！ モデルの性能指標・評価方法 データの前処理・データ拡張 早期終了(early stopping)・正則化 転移学習 ハイパーパラメータのチューニング モデル圧縮 応用 Scikit-learnはPythonによる機械学習ではよく使われるライブラリで、サポートベクターマシンや決定木、ランダムフォレストなど有名な機械学習アルゴリズムをサポートしています。他のライブラリもScikit-learnを似せてインタフェースを作っていることが多いので、覚えておくとあとでつぶしが効くと思います。 インストール 基本的な使い方 機械学習アルゴリズムのオブジェクト（例：model）を生成する この段階で各種アルゴリズムのハイパーパラメータを設定する model.f