まとめ

まとめ

このラーニングパスでは、深層学習について紹介しました。このラーニングパスでは

• ディープラーニングの概念
• 深層学習のアーキテクチャー
• 深層学習フレームワークの比較
• TensorFlow での Eager 実行の有効化
• TensorFlow を使用した線形回帰の実行
• ロジスティック回帰を定義するための Python コードを含む Jupyter Notebook を作成し、TensorFlow を使用してそれを実装する。
• フレームワークの助けを借りずにニューラルネットワークを構築する方法の理解

次のステップ

IBM Developer machine learningハブにある他のハウツー・チュートリアルや記事で、学習を続けてディープ・ラーニングのスキルを身につけてください。