機械学習集中講座を進めながら、機械学習の概念を tf.keras でコーディングして実践します。プログラミング環境として Colab を使用します。Colab は、Google バージョンの Jupyter ノートブックです。Jupyter ノートブックと同様に、Colab は、テキスト、コード、グラフィック、プログラム出力を組み合わせたインタラクティブな Python プログラミング環境を提供します。
NumPy と pandas
tf.keras を使用するには、次の 2 つのオープンソース Python ライブラリを少なくとも少し理解する必要があります。
NumPy や pandas を使い慣れていない場合は、まず次の 2 つの Colab の演習を行ってください。
- NumPy UltraQuick チュートリアル Colab の演習では、このコースで必要なすべての NumPy 情報を提供しています。
- pandas の UltraQuick チュートリアル: このコースで必要な pandas の情報を提供する Colab の演習です。
tf.keras による線形回帰
NumPy と pandas でコンピテンシーを取得したら、次の 2 つの Colab の演習を行い、tf.keras での線形回帰とハイパーパラメータの調整を試します。
- 線形回帰と合成データ Colab の演習: おもちゃのデータセットで線形回帰を探索します。
- 実際のデータセットによる線形回帰 Colab の演習では、実際のデータセットに対して行う分析の種類について説明します。
プログラミングの演習は、Colaboratory プラットフォームを使用して、ブラウザで直接実行されます（設定は不要です）。Colaboratory は、ほとんどの主要なブラウザでサポートされており、パソコン版の Chrome と Firefox で十分にテストされています。エクササイズをダウンロードしてオフラインで実行する場合は、こちらの手順でローカル環境を設定してください。