モデルでは、各入力例が数字のフラットリストになっていると想定します。異なる形式にする必要があります。モデルの構築方法でも、予測向けにデータの形式を設定する方法が変わる場合があります。詳細については、オンライン予測に向けたデータの形式設定をご覧ください。使用してオンライン予測リクエストを送信します。50K")を表します。リソースとしてデプロイして、そのデプロイメントからオンライン予測を受け取りました。コードを再作成する方法について説明します。ユーザー向けに機械学習モデルを開発する作業のうち、以下の部分について説明します。ガイドをご覧ください。アプリケーションのパッケージングをご覧ください。コードも参照してください。ライブラリをインポートします。versionsprint(__import__('sys').version)print(tf.__version__)print(tf.keras.__version__)続いて、次の有用な情報を定数として定義します。データと評価データをダウンロードする各種関数を定義します。これらの関数では、データの形式設定にあるわずかな不規則性も修正されます。ファイルが揃っていることを確認します。使用してこれらのファイルを読み込み、そのデータを調べます。na_values='?')次の表に、前処理前のデータ(train_df.head())の抜粋を示します。使用できるようにカテゴリ特徴を数値に変換します。詳細については、特徴エンジニアリングとデータの偏りをご覧ください。preprocess(eval_df)次のテーブル(prepped_train_df.head())は、前処理によって変更されたデータを示しています。変更されていることに注意してください。使用するような形式に再作成します。データをスケーリングすると、モデルを改善できます。セットで得られた平均値と標準偏差を保存しておき、予測の際にそれらを使用して、テストデータに同一の変換を適用できます。データと評価データを一時的に組み合わせ、それらをすべてスケーリングします。all_x.xs('eval')次のテーブル(train_x.head())は、すべての前処理を完了したデータを示しています。変換する入力関数を作成します。dataset次に、これらのトレーニングと評価のデータセットを作成します。データセットからモデルにどのように例を提供するかを定義します。つのバッチで提供されるように検証データセットを設定します。エポックの終了ごとに単一の検証ステップを実施できます。ネットワークを設計します。範囲の値が出力されます。ユニットを保持します。ユニットを保持します。ユニットを保持します。ユニットを保持します。ユニットを保持します。オプティマイザーでは、二項交差エントロピー損失関数を使用します。これは、このようなバイナリ分類問題に適しています。これらのレイヤを自由に変更してモデルを改善できます。オブジェクトを作成します。調べると、次のような結果が得られます。0_________________________________________________________________モデルのトレーニングと評価トレーニングの進捗に伴い、モデルのパラメータの変化が可能な限り小さくなるように学習率の減少を定義します。histogram_freq=1)最後に、モデルをトレーニングします。使用して検証精度を計算することをモデルに指示します。verbose=1)トレーニングの進捗状況は次のようになります。エポックを省略しています。使用してインストールしておきます)。plt各学習エポックの最後に測定した、モデルの損失(二項交差エントロピー)と精度をプロットします。right')plt.show()時間の経過とともに損失が減少し、精度が向上します。これらが安定した水準に収束するかどうかを確認します。データと検証データとの間に大きな差異(過剰適合の兆候)があるかどうかも確認します。詳細については、機械学習モデルを改善する方法をご覧ください。続いて、ハイパーパラメータやモデルのアーキテクチャをさまざまに調整して、もう一度トレーニングします。ディレクトリをエクスポートします。形式にエクスポートできるわけではないので、エクスポート処理中に警告が表示されることがあります。使用して予測が提供されます。エクスポートできます。アクセス権が付与されます。直接エクスポートができます。直接エクスポートを試してみます。スタートの手順に沿って予測を提供できます。プロジェクトを削除します。以下のコマンドを実行して、個々のリソースを別々にクリーンアップすることもできます。実行してバケットを削除します。コード全体を表示します。このコードは、カスタムのハイパーパラメータをコマンドライン上のフラグとして受け入れるようにコードを構成します。ジョブのコードのパッケージングに関する説明をご覧ください。モデルをデプロイして予測を提供する方法の説明をご覧ください。