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Kerasとは?インストール方法からハイパーパラメータチューニングについて紹介!

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公開日時:   更新日時:
Kerasとは?インストール方法からハイパーパラメータチューニングについて紹介!
この記事でわかること
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    システム
    エンジニア
    Kerasとはどのようなものですか。
    プロジェクト
    マネージャー
    Pythonで書かれたディープラーニング(深層学習)ライブラリのことです。インストール方法やハイパーパラメータチューニングについてご紹介しましょう。

    Kerasとは?


    KerasとはPythonで書かれたディープラーニング(深層学習)ライブラリです。

    アイデアを素早く試すため、短いプログラムで結果が得られるようにすることを重点に開発されています。Kerasを使用した実際のプログラムを紹介しますので、興味のある方はぜひご覧ください。

    Kerasとその他のディープラーニングライブラリ

    ディープラーニングで使われるライブラリとして、Keras以外にも開発されています。なかでもTensorflowやPyTorchは有名でよく使用されているライブラリです。用途に応じてライブラリの使い分けが重要になります。

    Kerasのインストール

    Kerasをインストールする方法を説明します。インストールする方法はいくつかありますが、pipでインストールする方法を紹介します。

    まずKerasを使用するための前提として必要になるTensorflowをインストールします。

    次にKerasをインストールします。

    このほかに、これから説明するプログラムで使用するnumpy、pandas、sklearnをインストールします。

    Kerasを使用した回帰問題プログラミング

    Kerasを使用したプログラミングの例として、ボストンの住宅価格を予測する回帰問題を解くプログラムについて説明します。使用するデータセットはsklearnを使用して、以下のプログラムで取得できます。

    回帰問題のモデルを作成する

    実際のソースコードはこのようになります。

    プログラムを実行すると、このような結果になります。

    答えが24に対して予測した結果は64.26902であり、良い予測結果にはなりませんでした。次に、予測精度を上げるためのチューニングについて説明します。

    ハイパーパラメータのチューニング

    ハイパーパラメータとは機械学習の挙動を設定するもので、モデルの精度が大きく変わることがあります。例えば、以下のプログラムのbatch_size、epochsに設定する値がハイパーパラメータになります。

    epochsを1000に設定してプログラムを実行してみます。

    すると、このような結果が得られました。

    答えが24に対して予測した結果は29.221226となり、予測精度が上がりました。

    作成するモデルが複雑になるとハイパーパラメータの数は増えてきます。ハイパーパラメータは人が手動で設定する必要があり、予測精度を上げるために多くのハイパーパラメータをチューニングする作業が必要となってきます。

    システム
    エンジニア
    Kerasについてよく分かりました。
    プロジェクト
    マネージャー
    ご紹介ししたとおり、Kerasは機械学習プログラミングを始めようとしている方には使いやすいライブラリですので、ぜひチャレンジしてみてください。

    Kerasを使用して機械学習プログラミングに挑戦しよう!

    Kerasを使用した実際のプログラムを紹介しましたが、いかがでしたでしょうか。Kerasは初心者でも分かりやすいところが特長です。機械学習プログラミングを始めようとしている方には使いやすいライブラリとなります。

    ぜひ機械学習プログラミングにチャレンジしたいという方は使用してみてください。

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