コース
Keras で学ぶ高度な Deep Learning
中級スキルレベル
更新日 2024/11
PythonArtificial Intelligence4時間13 ビデオ46 演習3,950 XP34,949修了証明書
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Businessをお試しくださいコース説明
KerasのFunctional API
このコースでは、KerasのFunctional APIを使って複雑な問題を解決する方法を学びます。はじめにから始めて、シンプルな機能ネットワークを構築し、データに適合させ、予測を行います。 複数の入力と単一の出力を持つモデルを構築し、レイヤー間で重みを共有する方法も学びます.
複数入力ネットワーク
学習を進めながら、カテゴリ埋め込み、共有レイヤー、マージレイヤーを使って2入力ネットワークを構築する方法を学びます。 これらは、複雑なデータフローを持つニューラルネットワークを設計するための基礎となる構成要素です。これらの概念を3つ以上の入力を持つモデルへと拡張し、Kerasのsummary関数とplot関数を使って、ニューラルネットワークのパラメータとトポロジーを理解できるようにします.
複数出力ネットワーク
最後のインタラクティブ演習では、複数出力ネットワークを扱います。これにより、複数のターゲットを持つ回帰問題を解決でき、回帰と分類の両方のタスクを同時に処理することも可能です。コースの終了時には、複数の指標を使って新しいデータ上でモデルを評価することを含め、データサイエンティストとしてのキャリアを前進させるための高度なディープラーニング手法の実践経験を身につけているでしょう。.
前提条件
Introduction to Deep Learning with Keras1
The Keras Functional API
In this chapter, you'll become familiar with the basics of the Keras functional API. You'll build a simple functional network using functional building blocks, fit it to data, and make predictions.
2
Two Input Networks Using Categorical Embeddings, Shared Layers, and Merge Layers
In this chapter, you will build two-input networks that use categorical embeddings to represent high-cardinality data, shared layers to specify re-usable building blocks, and merge layers to join multiple inputs to a single output. By the end of this chapter, you will have the foundational building blocks for designing neural networks with complex data flows.
3
Multiple Inputs: 3 Inputs (and Beyond!)
In this chapter, you will extend your 2-input model to 3 inputs, and learn how to use Keras' summary and plot functions to understand the parameters and topology of your neural networks. By the end of the chapter, you will understand how to extend a 2-input model to 3 inputs and beyond.
4
Multiple Outputs
In this chapter, you will build neural networks with multiple outputs, which can be used to solve regression problems with multiple targets. You will also build a model that solves a regression problem and a classification problem simultaneously.
Keras で学ぶ高度な Deep Learning
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