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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。