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モデルトレーニング（model training）
小小程序员 05-15 22:45
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モデル（model）
05-15 22:45
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小ロット（mini-batch）
05-15 22:45
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Metrics API (tf.metrics)
05-15 22:45
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指標（metric）
05-15 22:45
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平均二乗誤差（MSE，Mean Squard Error）
05-15 22:44
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機械学習（machine learning）
05-15 22:44
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対数損失関数（Log Loss）
05-15 22:44
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論理回帰（logistic regression）
05-15 22:44
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線形回帰（linear regression）
05-15 22:44
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最小二乗回帰（least squares regression）
05-15 22:43
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学習速度（learning rate）
05-15 22:43
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Layers API (tf.layers)
05-15 22:43
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レイヤー（layer）
05-15 22:43
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ラベル付きサンプル（labeled example）
05-15 22:43
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ラベル（label）
05-15 22:43
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L 2正規化（L₂regularization）
05-15 22:42
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機械学習は多分野にまたがる学問であり、確率論、統計学、近似理論および複雑なアルゴリズムに関する知識を包含しています。コンピュータをツールとして用い、人間の学習方法をリアルタイムで模倣することを目指すとともに、既存の内容を知識構造に分類して学習効率を効果的に向上させることを目指しています。