機械学習│ＳＫＪブログ

2021-08-23

tensorflow2 Subclassing APIとGradientTapeで2クラス分類！【tensorflow】

前回はSubclassing APIとGradientTapeを使ってかなりシンプルな線形回帰モデルの実装を行いました！しかし、前回のモデルのパラメータはy = ax + bのaとbの2つみでDeep Neural Networkの実装の主役になるDenseレイヤーなどのパーツを全く使用しませんで […]

2021-08-12
2021-08-23

tensorflow2 Subclassing APIとGradientTapeでシンプルな線形回帰！【tensorflow】

tensorflowにはSequential API, Functional API, Subclassing APIと3つの書き方があります！この中でSequential API, Functional APIは比較的わかりやすくて初めてTensorflowを触る方でもすぐにモデルを構築すること […]

2021-06-07
2021-06-20

Python】Optunaパッケージの紹介！PostgresDBを使った並列分散処理で高速化！【Optuna】

前回はOptunaを使った簡単な例の最適化とニューラルネットワークの最適化を行ってみました！ Optunaの凄さは前回だけでも十分伝わったと思うのですが、実はOptunaの本領はPostgressDBなどをバックエンドに使用したとき発揮されます！ PostgressDBをOptunaと一緒に使うと以 […]

2021-06-07
2021-06-07

【Python】ハイパーパラメータ調整でlightgbmやニューラルネットワークの最適化！Optunaパッケージの紹介！【Optuna】

ニューラルネットワークやLightgbmでモデルを作成する際に最も時間のかかるのはハイパーパラメータの調整ではないでしょうか？最適なものを得ることができればそれだけでモデルの性能をぐんと上げることができる一方で、その最適な値を探索するのはすごく苦労する作業です。。。今回はそんな面倒だけどとても重 […]

2020-10-24
2021-06-07

【Python】Kaggleで引っ張りだこ！lightgbmの２種類の使い方！Training APIとScikit-learn API！【lightgbm】

Kaggleに挑戦したことのある方はKernelsでlightgbmを使用したものを見ることが多いと思います！ lighthbmは計算速度も速い、予測精度も高い、さらに決定木をベースにしたアルゴリズムのため前処理もほとんど必要ないという三拍子揃っためちゃくちゃ強力なモデルです！ Kaggleなどのコ […]