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Cours

Deep learning avancé avec Keras

IntermédiaireNiveau de compétence

Actualisé 11/2024

Développez des modèles de deep learning avec Keras.

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PythonArtificial Intelligence

4 h

13 vidéos

46 Exercices

3,950 XP

34,949

Certificat de formation

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Description du cours

API fonctionnelle Keras

Dans ce cours, vous apprendrez à résoudre des problèmes complexes à l'aide de l'API fonctionnelle Keras.

Après une introduction, vous construirez des réseaux fonctionnels simples, les adapterez aux données et ferez des prédictions. Vous apprendrez également à construire des modèles avec plusieurs entrées et une seule sortie, et à partager les poids entre les couches..

Réseaux à entrées multiples

Au fur et à mesure de votre progression, explorez la construction de réseaux à deux entrées à l'aide d'intégrations catégorielles, de couches partagées et de couches fusionnées. Ce sont les éléments fondamentaux pour concevoir des réseaux neuronaux avec des flux de données complexes.

Il étend ces concepts à des modèles comportant trois entrées ou plus, vous aidant ainsi à comprendre les paramètres et la topologie de vos réseaux neuronaux à l'aide des fonctions de résumé et de graphique de Keras..

Réseaux à sorties multiples

Dans les derniers exercices interactifs, vous travaillerez avec des réseaux à sorties multiples, qui permettent de résoudre des problèmes de régression avec plusieurs cibles et même de traiter simultanément des tâches de régression et de classification.

À la fin de ce cours, vous aurez acquis une expérience pratique des techniques avancées d'apprentissage profond qui vous permettront de progresser dans votre carrière de data scientist, notamment en évaluant vos modèles sur de nouvelles données à l'aide de plusieurs métriques..

Prérequis

Introduction to Deep Learning with Keras

1

L'API fonctionnelle Keras

Dans ce chapitre, vous vous familiariserez avec les bases de l'API fonctionnelle Keras. Vous allez construire un réseau fonctionnel simple à l'aide de blocs fonctionnels, l'adapter aux données et faire des prédictions.

Entrées Keras et couches denses

Couches d'entrée

Couches denses

Couches de sortie

Construire et compiler un modèle

Construire un modèle

Élaborer un modèle

Visualiser un modèle

Ajuster et évaluer un modèle

Ajustez le modèle aux données du tournoi de basket-ball.

Évaluer le modèle sur un ensemble de test

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2

Réseaux à deux entrées utilisant des intégrations catégorielles, des couches partagées et des couches fusionnées

Dans ce chapitre, vous allez construire des réseaux à deux entrées qui utilisent des encodages catégoriels pour représenter des données à cardinalité élevée, des couches partagées pour spécifier des blocs de construction réutilisables et des couches de fusion pour joindre plusieurs entrées à une seule sortie. À la fin de ce chapitre, vous disposerez des bases nécessaires pour concevoir des réseaux neuronaux avec des flux de données complexes.

Intégrations de catégories

Définir la recherche d'équipe

Définir le modèle d'équipe

Couches partagées

Définition de deux entrées

Recherchez les deux entrées dans le même modèle.

Fusionner les couches

Couche de sortie utilisant une couche partagée

Modèle utilisant deux entrées et une sortie

Prédisez à partir de votre modèle

Ajustez le modèle aux données d'entraînement de la saison régulière.

Évaluer le modèle sur les données de test du tournoi.

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3

Entrées multiples : 3 entrées (et plus encore !)

Dans ce chapitre, vous allez étendre votre modèle à 2 entrées à 3 entrées, et apprendre à utiliser les fonctions summary et plot de Keras pour comprendre les paramètres et la topologie de vos réseaux neuronaux. À la fin de ce chapitre, vous saurez comment étendre un modèle à deux entrées à trois entrées et plus.

Modèles à trois entrées

Créez une couche d'entrée pour domicile et extérieur.

Créez un modèle et compilez-le.

Ajustez le modèle et évaluez-le.

Résumé et représentation graphique des modèles

Résumés des modèles

Modèles graphiques

Modèles empilables

Ajoutez les prédictions du modèle aux données du tournoi.

Créer une couche d'entrée avec plusieurs colonnes

Ajuster le modèle

Évaluer le modèle

Commencer le chapitre

4

Sorties multiples

Dans ce chapitre, vous allez créer des réseaux neuronaux à sorties multiples, qui peuvent être utilisés pour résoudre des problèmes de régression avec plusieurs cibles. Vous allez également construire un modèle qui résout simultanément un problème de régression et un problème de classification.

Modèles à deux sorties

Modèle simple à deux sorties

Ajustez un modèle avec deux sorties.

Veuillez inspecter le modèle (I)

Évaluer le modèle

Modèle unique pour la classification et la régression

Classification et régression dans un seul modèle

Compiler et ajuster le modèle

Veuillez inspecter le modèle (II)

Évaluer les nouvelles données à l'aide de deux indicateurs

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Deep learning avancé avec Keras

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