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圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識

為了解決Colab Pro的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　TensorFlow 2是最受歡迎的「人工智慧與深度學習」平台，學會了TensorFlow 2，對於你的現有工作提升與未來轉職都有很大的幫助，然而多數人在學習過程中卻遇到了很多困難，而本書能解決學習TensorFlow 2的障礙。 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　本書是《圖解TensorFlow 2》系列叢書的第一本初學篇，本系列叢書主要是幫助初學者解決進入此領域的障礙，循序漸進有系統地學習「TensorFlow 2與人工智慧、深度學習」，本系列叢書詳細說明於本書序言。 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　很多讀者都是在百忙之中抽空學習，本

書以很多的「圖解」來解說深度學習原理與程式系統的架構圖。由於「一張圖勝過千言萬語」，比起文字的說明，「圖解」更可讓原理易懂且印象深刻。 　　✪Step by Step實作快速上手 　　你只需要有Python基礎，依照本書範例程式碼Step by Step的詳細解說，便可讓你快速學會實作不同的深度學習模型。 　　✪節省訓練模型的時間與金錢 　　本書介紹Google Colab，只需要有Google帳號與瀏覽器，就能夠免費使用GPU訓練模型，加快訓練速度十多倍以上，可節省你採購與安裝顯示卡的昂貴費用。 　　✪培養「深度學習模型」直覺式的理解 　　本書介紹玩TensorFlow Playgro

und理解深度學習的原理。透過實際示範，讓你眼見為憑（有圖有真相），例如：什麼是「神經元」？什麼是「過度擬合」（overfitting）？並了解如何設定超參數等。 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　本書介紹TensorFlow 2的高階API tf.keras建立多層感知器（MLP）與卷積神經網路（CNN） 模型，能簡化模型建立與訓練，還介紹三種建立模型的方式以及四種儲存模型方式。 　　✪學會影像辨識從原理到實作 　　本書介紹影像辨識原理，以視覺化顯示CNN模型每一層特徵圖，讓你理解卷積層與池化層如何提取特徵。多個範例程式實作了影像預處理、建立模型、訓練、測試模型、預測結果

、儲存模型。 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗 　　本書教你使用DropOut、Regularization、BatchNormalization、EarlyStop、ImageDataAugment等方法，可有效降低overfitting與提高準確率。將Cifar CNN模型原本準確率69%大幅提高至90%。 本書特色 　　繼台灣人工智慧領域最暢銷著作《TensorFlow+Keras深度學習人工智慧實務應用》之後，大數據分析大師、暢銷名作家 林大貴最新力作《圖解TensorFlow 2初學篇：實作tf.keras + Colab雲端、深度學習、人工智慧、影像辨識》嶄新登場！解決學

習TensorFlow 2的障礙，輕鬆進入深度學習與人工智慧領域！ 　　✪漸進式系統化學習TensorFlow 2 　　✪圖解輕鬆理解深度學習與人工智慧 　　✪Step by Step實作快速上手 　　✪Colab節省訓練模型的時間與金錢 　　✪養成深度學習模型直覺式的理解 　　✪學會TensorFlow 2的最新技術 　　✪學會影像辨識模型從原理到實作 　　✪學會訓練深度學習模型的實務經驗

Colab Pro進入發燒排行的影片

運用深度神經網路由腰部X光影像與病歷紀錄預測骨質密度

為了解決Colab Pro的問題，作者王詩晴 這樣論述：

骨質疏鬆是一種由於骨質流失，造成骨密度下降的疾病。在歐盟，骨質疏鬆導致骨折而造成的經濟損失，估計高達每年60億歐元。台灣在2006年的統計，骨質疏鬆於50歲以上女性的盛行率為11.35%，遠低於約同時期歐盟的22.1%，顯示台灣仍有大量潛在的骨質疏鬆症患者。骨質疏鬆的診斷標準乃運用Dual emission x-ray absorption （DEXA） 造影，唯根據健保規範，篩檢性質之檢查均不予給付，導致潛在的骨質疏鬆病患失去早期診斷、早期治療的機會。儘管骨質疏鬆的臨床診斷由影像為主體，但骨質疏鬆除影像的證據外，由病歷紀錄中也可以發現病人是否有骨質疏鬆的風險因子。因此，我們認為合併病歷資料

，應當可以提供更多資訊，以增加骨質疏鬆的診斷率。因此，本研究將同時運X光影像和病歷紀錄，再合併兩者結果，嘗試建立準確的骨質疏鬆預測工具。本計畫由衛生福利部立雙和醫院收案，收集之資料包含病患之腰部X光影像、DEXA檢查之檢查日期及其結果（T-score），以及由DEXA檢查日期往前半年之病歷資料，包含出生日期、性別、診斷碼、用藥品項及檢驗值。本計畫使用Google Colab Pro，以Python語言編寫； X光影像使用CheXNet架構訓練，病歷部分則傳統機器學習的羅吉斯迴歸Logistic Regression訓練，最後再合併兩個架構，判斷樣本是否有骨質疏鬆。研究結果整體而言，（一）二元分

類得到的正確率優於三分法；（二）較大的資料集可以增加三分法的正確率，但對二分法沒有幫助；（三）合併模型正確率優於影像模型，正確率最高可高達74%。然而本研究得到之正確率不如過去其他研究，建議應合併採取局部影像作為輸入，或進一步推算各部位骨質密度。此外，使用病歷紀錄預測骨質密度的表現優於原先預期，可見病歷紀錄本身亦為具有潛力的預測工具，極具研究價值，可以進一步發展。合併運用多種資訊是當下深度學習的重要趨勢，本研究在此基礎上得到相當理想的初步成果，希望未來能開發出更準確的篩檢工具，檢查出更多骨質疏鬆病患，早期介入治療，以減少未來骨折發生的可能性與骨折所帶來的醫療與社會經濟負擔。