강의
Keras로 배우는 Advanced Deep Learning
중급기술 수준
업데이트됨 2024. 11.
PythonArtificial Intelligence4시간13 동영상46 연습 문제3,950 XP34,949성취 증명서
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Keras 함수형 API
이 강의에서는 Keras 함수형 API를 사용하여 복잡한 문제를 해결하는 방법을 배우게 됩니다.소개부터 시작하여, 간단한 기능적 네트워크를 구축하고, 이를 데이터에 맞추며, 예측을 수행하게 됩니다. 여러 입력과 단일 출력을 가진 모델을 구성하고, 레이어 간에 가중치를 공유하는 방법도 배우게 됩니다.
다중 입력 네트워크
학습을 진행하면서 범주형 임베딩, 공유 레이어, 병합 레이어를 사용해 두 입력 네트워크를 구축하는 방법을 살펴보세요. 이것들은 복잡한 데이터 흐름을 가진 신경망을 설계하기 위한 기초 구성 요소입니다.이 개념을 세 개 이상의 입력을 가진 모델로 확장하여, Keras의 summary 및 그래프 함수를 사용해 신경망의 매개변수와 토폴로지를 이해하는 데 도움을 줍니다.
다중 출력 네트워크
마지막 인터랙티브 연습에서는 다중 출력 네트워크를 다루게 되며, 이를 통해 여러 타깃을 가진 회귀 문제를 해결하고 회귀와 분류 작업을 동시에 처리할 수도 있습니다.강의가 끝날 무렵에는 여러 지표를 사용해 새로운 데이터에서 모델을 평가하는 것을 포함하여, 데이터 과학자로서의 경력을 발전시키는 데 도움이 되는 고급 딥러닝 기법에 대한 실무 경험을 갖추게 됩니다.
선수 조건
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.
Keras로 배우는 Advanced Deep Learning
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