Tensorflowの学習の仕方

Tensorflowの学習の仕方がわかりません。
MNISTやobject_detectionなどもやりました。一応、どのように学習が進んでいくか(最急降下法、損失関数)などのプロセスは一応わかってはいるのですがフレームワークの使い方がいまいちです。何かいい教材、本やサイトは何かあるでしょうか？
フレームワークにtensorflowを選んだ理由は学校で最初に取り組んだものがそれだったからです。

行動規範の内容に同意します

回答3件

そこまでわかっていらっしゃるのなら、そこから先はこのような質問サイトではありません。
もうやるべきことを教えてもらうことから卒業すべきです。
やりたいことをやってみる時が来たわけです。

あとは実践しながら学んでいく他ありません。

世の中にはどのように学習が進んでいくかわかっていなくても何かを作ってみている方々すらいます。
幅広くやってみたことが見つかる有名サイト、日本語で。
https://qiita.com/tags/tensorflow

Googleの使い方も心得ていることでしょう。
検索キーワードは「tensorflow やるべきこと」ではありません。
「tensorflow resnet github」や「tensorflow seq2seq implementation」などなんでも興味のあることを検索して記事を見たり、コードを読んだりするべきでしょう。

https://github.com/search?utf8=✓&q=tensorflow&type=
Githubにはtensorflow+pythonだけで1万超えのレポジトリがあります。（jupyterと合わせると2万超えです）
スター数が多いもので惹かれたものを読み解いていくと自然とフレームワークの使い方がわかるようになります。

フレームワークの「正しい使い方」は日々変化しています。
特に最近の深層学習系は数カ月に一度APIが少しずつ変わっています。
最新のコードを読むことより優れた学習法はありません。

最近はオンライン・動画教材もいろいろあるらしいですね。
私はチェックしていないので、もっと詳しい方が答えてくださるはず。

投稿2018/03/29 17:21

mkgrei

総合スコア8560

deeplearning.ai's Heroes of Deep Learning: Ian Goodfellow
GANの研究者であるIan Goodfellowのインタビューでも語られてたのですが

本を読んだけで終わらず何かプロジェクト・課題にトライしてみる、自分の興味のある分野に例えばストリートビューに表示される住所の表記予測など

~~やはり興味のある分野に学習してきた深層学習の知識を適用してみるのがいいかなと思います。~~
興味のある分野に深層学習を適用、フレームワークの使い方調べる・・・という学習の流れが基本になるかと。

別回答で指摘されていますが特にやりたいことがない・・・であれば

のようなコンペに挑戦してみるのが良いと思います。
(余談ですがDeepAnalytics、運営会社変更でSIGNATEへ名前が変わるそうです)

最近はオンライン・動画教材もいろいろあるらしいですね。

私はチェックしていないので、もっと詳しい方が答えてくださるはず。

動画教材ということで

上記の動画が公式によってYoutubeにアップロードされています(Course5はまだ全てアップロードされていない模様)

Youtube - Siraj Raval

DeepLearning Yotuberと認識しています

こんなところでしょうか

投稿2018/03/30 11:47

編集2018/03/31 02:48

wakame

総合スコア1170

全てを理解してから問題に取りかかるにはこの分野はあまりに広く、深いので効率的と思えません。取りかかりたい問題を決めて、コードを書きながら不足している部分を集中的に学ぶというほうが早くて効果的です。やってみたいことが見つからないのであれば、kaggleに行くといいかもしれません。様々なデータがあるので、何かインスパイアされるかもしれません。国内でもデータコンテストが盛んになっているので、それに挑戦するのもいいと思います。
学ぶことにこだわるのであれば、moocがいいと思います。couseraは結論有名なので、当たってみるといいでしょう

投稿2018/03/30 04:33