Console入門していきます。今回は、2層のディープラーニングです。こちらも公式ドキュメントに手順があるので、それをみてやっていきました。一通りチュートリアルを終え、ここで欲を出して「なんかよくわかんないけど、とりあえず自分たちでデータ作ってやってみよう!!!4と9飽きたし!」と果敢に冒険を始める私とsyalakuくん。よし、やるぞ!!というわけでまずはやりたいことを確認。猫の画像なのか、犬の画像なのかを見分けたい。実践1.適当な画像を二つのフォルダに分けて入れる。今回は、「1」と名前をつけたフォルダに猫の画像を入れ、「2」と名前をつけたフォルダに犬の画像を入れました。2.データをセットするマニュアルの5の項目に「データセット管理画面」という項目があるので、それを参考に行います。Dataset」をクリック。ニューラルネットワークコンソールで2層の学習!この画像の説明程度しか理解していませんが、基本的にはマニュアルにあります。各項目こんな感じです。(%)である必要があります。+NewProjectで新しいプロジェクトが出来たら、左のメニューの「Training」をクリック。右側にCSVの一覧ができているので、さっき作ったデータ(File1のほう)を選択。左メニューの「Validation」は、さっき作ったFile2のほうのCSVを選択。」を参考に、ネットワークの設計をしてみます。(まったくわかってないまま進めています)学習を実行!ここで色々とエラーが出ました。larger」とか...なんのこっちゃ?なので、適当にやり直しエラーログ見ながら値をいじると、なんとかなった(ほんとうにすみません)基本姿勢はTry&Error!ちょっと興奮しながらやってたのでスクショを全然とっていなかったのですが、たぶんこれが結果画面!あっ、なんかできたんじゃない?!やったー!機械学習について全く知らない人が考察する2層の学習!とか言われても、「え?何が2層?」状態で始めたのですが、私たちなりに考察した結果がこの図。