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この記事では、TensorFlowを使用して画像分類モデルを構築し、実行する方法について解説します。画像分類は、特徴抽出と分類器の構築を含み、多くの場合、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）が使用されます。データの前処理は非常に重要であり、この例では、ImageDataGeneratorを使用して画像のサイズを変更します。CNNモデルは、TensorFlowのKeras APIを使用して構築され、畳み込み層、最大プーリング層、フラット化層、および密結合層で構成されます。モデルは「adam」オプティマイザーと「binary_crossentropy」損失関数を使用します。モデルは、前処理されたデータを使用して10エポック訓練されます。その後、評価のために訓練履歴を取得します。TensorFlowは、機能的な画像分類モデルの作成プロセスを簡素化します。この例は、二値分類のシナリオを示しています。このアプローチにより、機械学習を画像分類タスクに実際に適用することができます。