
Neural Network Consoleで学習結果を正しく簡単に評価する方法
機械学習の精度を正しく評価するための「正解率(accuracy)」「適合率(precision)」「再現率(recall)」「F値(F measure)」について詳しく解説します。
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ディープラーニングで現役最強の画像認識精度95%強を誇るResNetの概要と、ResNetをSONY Neural Network Consoleでを使う方法を分かり易く解説します。
機械学習の統合開発環境のSONY Neural Network Consoleのとても便利な機能を紹介します。 今回は、複数種類の入力データを用いるネットワークを構築する方法を照会します。
SONY Neural Network Consoleで作成した学習済モデルをNNablaで実行する方法を紹介します。
SONYのNeural Network Consoleのテンプレート機械学習モデルでFX予想を試してみました。やり方を紹介します。
SONYのNeural Network Consoleで時系列データの予測モデル「RNN」を作成する方法を紹介します。
SONYのNeuralNetworkConsoleでデータセットを自動でグラフ化する方法を紹介します。