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参加枠1 Free
Attendees
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Description
☆★☆★☆★ 来栖川電算様にスポンサーになって頂きました。 ☆★☆★☆★
☆★☆★☆★ 参加費無料です。どなたでもお気軽にご参加下さい。 ☆★☆★☆★
今回は、4階になります。お気を付けください。
1. TensorBoradのハンズオン
機械学習で結果や途中経過を確認・レポートするのに、データの可視化が重要になってきます。
今回は TensorFlow に標準で付いてくる(※1) TensorBoard で、様々な可視化を体感できるハンズオンを行いたいと思います。
- 学習過程の可視化(loss、正解率、その他の評価指標などの確認)
- 学習途中経過の可視化(
Data Augmentation 後の画像、重みのHistogramなどの確認) - 学習結果の可視化(汎化性能、分類結果などの確認)
※詳細は ハンズオン資料 を参照ください。
ハンズオン資料
環境等
以下の環境を前提とします:
- Python 2.7.x / 3.x (3.5 以上を推奨)
- TensorFlow v1.3.0
- それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorFlowをご用意ください。
- TensorBoard v0.1.8(※1)
- それ以前のバージョンでもおそらく動作しますが、できる限り最新のTensorBoardをご用意ください。
- numpy v0.11.x 以上
- matplotlib v2.0.x 以上
※これらの環境構築済の Docker イメージ を用意しました。docker pull antimon2/mln201711
してご利用ください。
※ ハンズオン資料 も参照ください。
※1…TensorFlow 最新版(v1.3)では別パッケージになっていますが、pip
等でインストールした場合には依存関係で同時にインストールされるようになっています。
2. 発表
何か発表をしていただける方は、ご連絡をお願いします。
機械学習/ディープラーニングに関することや、関連する内容ならなんでもOKです。
- antimon2 (未定、NGK2017B の再アナウンス・Julia について等を予定)
- n-katsu doc2vecについて
時間割
13:00-13:10 挨拶
13:10-14:30 ハンズオン
14:40-15:00 ハンズオンの解説・質疑応答
15:00- 発表
会場や会費について
会場:名駅南VIPルーム (4階) 住所:名古屋市中村区名駅南1丁目19-27 オリファビル4階
会費:無料
お気軽にご参加ください。
懇親会について
懇親会も来栖川電算様が一部、負担をしていただけます。
ぜひ、ご参加ください。
Feed
2017/11/10 10:58
明日開催の機械学習名古屋#13 ハンズオン資料を公開しました(まだ手を入れるかも) https://qiita.com/antimon2/private/f52cfab8fe6aff5a49b6