human
Pythonでシンプルなニューラルネットワークを作成するにはどうすればよいですか？
gpt
ニューラルネットワークを作るには、まずネットワークの学習に使えるデータセットを作らなければならない。次に、いくつかの層からなるモデルを作成しなければならない。そして、データをあるレイヤーから次のレイヤーに渡し、その都度、間に新しいウェイトを持つ新しいレイヤーを追加する。そしてデータがモデルに渡され、モデルはそれをある方法で訓練し、このモデルを入力データ点を予測するための訓練済みモデルとして使用する。
human
Mnistデータレコードについては、Pythonの例を教えてください。
gpt
以下は、Keras¹を使用した、MNISTデータセット用のPythonによるシンプルなニューラルネットワークのサンプルコードです：

```python
import tensorflow as tf
import tensorflow_datasets as tfds

# Load MNIST dataset
(ds_train, ds_test), ds_info = tfds.load(
    'mnist',
    split=['train', 'test'],
    shuffle_files=True,
    as_supervised=True,
    with_info=True,
)

# Build training pipeline
ds_train = ds_train.map(
    lambda img, label: (tf.cast(img, tf.float32) / 255., label),
).cache().shuffle(ds_info.splits['train'].num_examples).batch(128).prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

# Build evaluation pipeline
ds_test = ds_test.map(
    lambda img, label: (tf.cast(img, tf.float32) / 255., label),
).batch(128).cache().prefetch(tf.data.experimental.AUTOTUNE)

# Create and train the model
model = tf.keras.models.Sequential([
  tf.keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
  tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
  tf.keras.layers.Dense(10)
])
model.compile(
    optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(0.001),
    loss=tf.keras.losses.SparseCategoricalCrossentropy(from_logits=True),
    metrics=[tf.keras.metrics.SparseCategoricalAccuracy()],
)
model.fit(
    ds_train,
    epochs=6,
    validation_data=ds_test,
)
```
human
さて、今、私はそのような進行中のバーを取得しますが、出力はどういう意味ですか？私が見ているものと私がネットワークをどのように使用するかを私に説明してもらえますか？
gpt
当然！表示される出力には、ニューロンネットワークのトレーニングの進捗に関する情報が含まれています。ニューロンネットワークのトレーニングとは、体重を適応させ、データを分類する能力を向上させるために、モデルがトレーニングデータを繰り返し供給されることを意味します。

トレーニング中、モデルの損失（損失）とトレーニング文と検証率の精度（精度）が計算され、出力が計算されます。損失は​​、モデルがトレーニングデータの実際のラベルを予測することがどれほど優れているかを測定します。低損失関数は、モデルが良好な予測を行うことを意味します。精度は、モデルの予測の数が正しいかを示しています。

次に、モデルをテストデータ（DS_TEST）がチェックして、新しい未知のデータでのパフォーマンスを評価します。モデルがトレーニングされた後、訓練されたモデルに引き渡すことにより、新しい入力データポイントを予測するために使用できます。モデルの出力は、可能な各クラスの確率を含む確率分布になります。

訓練されたモデルを使用して予測を行う方法の例は次のとおりです。


新しいデータの予測


画像の場合、ds_test.take（1）のラベル：
確率= model.predict（画像）
予測= tf.argmax（確率、軸= 1）
print（f "predictions：{predition.numpy（）}"）
print（f "true labels：{labels.numpy（）}"）

このコードセクションでは、テストデータのバッチ（DS_TET）を使用して予測を行います。バッチ内の各画像の各クラスの確率を取得するために、「予測」メソッドが訓練されたモデルで呼び出されます。次に、「argmax」メソッドを使用して、すべての画像で最高の確率でクラスを決定します。最後に、実際のラベル（真のラベル）は、モデルの精度を確認するためにバッチ内の各画像の出力です。