TensorFlowの例2
入力データ
損失を減らす
説明
上記のモデルは、4つの重要なステップを実行します。
- データを収集します
- データを準備します
- モデルをトレーニングします
- モデルを評価します
次の章では、上記の例のコピーをプログラムする方法を学習します。
データのフェッチ、データのクリーンアップ、およびデータのプロットの方法を学習します。
また、TensorFlowモデルを構築する方法、およびモデルをトレーニングする方法についても学習します。
グラフィック（tfjs-vis）
グラフィックは、tfjs-visライブラリを使用して表示されます。
tfjs-visは、TensorFlow.jsで使用することを目的としたブラウザ視覚化用の小さなライブラリです。
- 機械学習を視覚化するためのグラフィックツール
- TensorFlowオブジェクトを視覚化するための関数
- 視覚化はVisor（モーダルブラウザウィンドウ）で整理できます
- d3、Chart.js、Plotly.jsなどのカスタムツールで使用できます
主な機能は次のとおりです。