CNTK ( Microsoft Cognitive Toolkit ) 2.2 の Python API 入門第２弾です。
今回は 2 クラス分類問題を CNTK Python API で実装したロジスティック回帰と順伝播ネットワーク・モデルで解いてみます。
Jupyter Notebook (特に Azure NC 仮想マシン上での Jupyter Notebook) の利用方法についても詳述しました。
先の記事 で CNTK 2.2 では Python API が公開されていて、他の深層学習フレームワークと同様に
Python プログラムを作成することで深層学習モデルが構築できることがお分かり頂けたかと思います。
次のステップですが、現時点では CNTK の Python プログラミングに関する情報が少ない点を考慮して
引き続き、CNTK 2.2 Tutorials への橋渡しとなるような CNTK 2.2 Python API の入門記事を作成していきます。
※ Python と機械学習の基本的な知識を持つ読者を想定しています。
※ 他の深層学習フレームワークの経験があれば問題なく読み通せます。
詳細 : CNTK 2.2 Python API 入門 (2) – 2 クラス分類問題 / Jupyter Notebook の活用