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深層学習は、多数のレイヤのニューラルネットワークによる機械学習手法。人工知能研究の一つでディープラーニングとも呼ばれています。コンピューター自体がデータの潜在的な特徴を汲み取り、効率的で的確な判断を実現することができます。

機械学習

機械学習は、データからパターンを自動的に発見し、そこから知能的な判断を下すためのコンピューターアルゴリズムを指します。人工知能における課題のひとつです。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

自然言語処理

自然言語処理は、日常的に使用される自然言語をコンピューターに処理させる技術やソフトウェアの総称です。

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投稿2022/03/03 07:11

文章の分類がしたいです。モデルを構築して、学習させることまではできました。次のコードにどんなコードを付け加えれば、この文章のカデゴリーはこれだ!と言う風に、予測が出来るようになりますか?
Xが文章(ベクトル)、yが分類するカテゴリです。

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout from keras.layers import Embedding from keras.layers import LSTM embedding_dim = 50 model = Sequential() model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=maxlen, trainable=True)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, verbose=False, validation_data=(X_test, y_test), batch_size=10) from keras.backend import clear_session clear_session()

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