第7回 回帰問題をディープラーニング（基本のDNN）で解こう連載目次 本連載では、第1回～第3回で、ニューラルネットワークの仕組みと、TensorFlow 2.x（2.0以降）による基本的な実装コードを説明した。また、第4回～第6回で、TensorFlow 2の書き方をまとめた。 これだけの知識を理解しただけでも、さまざまなニューラルネットワークを書けるようになっているはずなのだ。そこで今後の本連載では、より実践的な内容に入り、問題種別（回帰／分類）やニューラルネットワークモデル種別（CNN／RNN／GAN／BERT）といったさまざまな活用パターン（TensorFlow 2ベース）を紹介していく。 今回は、これまでに学んだ基礎知識を総合的に活用し、最も基本的な「回帰問題」をあらためて解いてみることにしよう。 なお、回帰問題と分類問題は、機械学習／ディープラーニングの基本的な問題種別である。今回第7回では「回帰問題」を、次回第8回では「分類問題」を取
ライス大学研究チーム、GPUを使わずにディープラーニングを高速化するアルゴリズムを開発
