Neural Network (Simplest and easy to make)-Deep Learning

Summary

The video is abnormal, and we are working hard to fix it.
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Takeaways

• 😀 伝統的なプログラミングは、明確なルールに基づいて条件を設定して動作しますが、機械学習はデータからパターンを学び、予測を行います。
• 😀 機械学習では、データから学習し、モデルが新しいデータに対して予測を行えるようになります。
• 😀 TensorFlowは、機械学習やディープラーニングモデルを作成するための強力なライブラリであり、ニューラルネットワークを効率的に構築できます。
• 😀 ニューラルネットワークは脳の構造を模倣しており、入力データを処理するための複数の層で構成されています。
• 😀 モデルは、反復的に重みとバイアスを調整しながら誤差を最小化し、予測精度を向上させます。
• 😀 ニューラルネットワークを作成する際には、層を定義し、損失関数やオプティマイザーを選定してモデルをコンパイルします。
• 😀 モデルの訓練は、訓練データを使用して、誤差を最小化するために行われます。
• 😀 損失関数は、予測がどれだけ実際の値に近いかを測定し、モデルの精度を評価する指標となります。
• 😀 最適化アルゴリズム（例えば勾配降下法）は、損失を最小化するためにモデルの重みを調整します。
• 😀 訓練後、モデルの性能はテストデータを使って評価され、精度の向上が確認されます。

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