Depois de fazer esses cursos, sinto-me confiante para criar visualizaçÔes e painéis profissionais
Shoebur RahmanEspecialista em compras, Giz Bangladesh
Descrição do curso
API funcional Keras
Neste curso, vocĂȘ vai aprender a resolver problemas complexos usando a API funcional do Keras.Começando com uma introdução, vocĂȘ vai construir redes funcionais simples, ajustĂĄ-las aos dados e fazer previsĂ”es. VocĂȘ tambĂ©m vai aprender a construir modelos com vĂĄrias entradas e uma Ășnica saĂda e compartilhar pesos entre camadas.â.
Redes de mĂșltiplas entradas
Conforme vocĂȘ avança, explore a construção de redes de duas entradas usando incorporaçÔes categĂłricas, camadas compartilhadas e camadas de mesclagem. Esses sĂŁo os blocos bĂĄsicos pra projetar redes neurais com fluxos de dados complexos.Ele estende esses conceitos para modelos com trĂȘs ou mais entradas, ajudando vocĂȘ a entender os parĂąmetros e a topologia das suas redes neurais usando as funçÔes de resumo e plotagem do Keras.â.
Redes de mĂșltiplas saĂdas
Nos exercĂcios interativos finais, vocĂȘ vai trabalhar com redes de mĂșltiplas saĂdas, que podem resolver problemas de regressĂŁo com vĂĄrios alvos e atĂ© mesmo lidar com tarefas de regressĂŁo e classificação ao mesmo tempo.No final do curso, vocĂȘ vai ter experiĂȘncia prĂĄtica com tĂ©cnicas avançadas de aprendizado profundo para dar um gĂĄs na sua carreira como cientista de dados, incluindo a avaliação dos seus modelos em novos dados usando vĂĄrias mĂ©tricas..
Pré-requisitos
Programa de estudos
Descrição do curso
1
A API funcional do Keras
Neste capĂtulo, vocĂȘ vai se familiarizar com o bĂĄsico da API funcional do Keras. VocĂȘ vai montar uma rede funcional simples usando blocos de construção funcionais, ajustĂĄ-la aos dados e fazer previsĂ”es.
- Camadas de entrada e densas do Keras50 XP
- Camadas de entrada100 XP
- Camadas densas100 XP
- Camadas de saĂda100 XP
- Crie e compile um modelo50 XP
- Crie um modelo100 XP
- Compile um modelo100 XP
- Visualize um modelo100 XP
- Ajustar e avaliar um modelo50 XP
- Ajuste o modelo aos dados do torneio de basquete.100 XP
- Avalie o modelo em um conjunto de testes100 XP
2
Duas redes de entrada usando incorporaçÔes categóricas, camadas compartilhadas e camadas de mesclagem
Neste capĂtulo, vocĂȘ vai criar redes de duas entradas que usam embeddings categĂłricos pra representar dados de alta cardinalidade, camadas compartilhadas pra especificar blocos de construção reutilizĂĄveis e camadas de mesclagem pra juntar vĂĄrias entradas em uma Ășnica saĂda. Ao final deste capĂtulo, vocĂȘ vai ter os fundamentos bĂĄsicos para projetar redes neurais com fluxos de dados complexos.
3
VĂĄrias entradas: 3 entradas (e muito mais!)
Neste capĂtulo, vocĂȘ vai expandir seu modelo de 2 entradas para 3 entradas e aprender a usar as funçÔes summary e plot do Keras para entender os parĂąmetros e a topologia das suas redes neurais. No final do capĂtulo, vocĂȘ vai entender como estender um modelo de 2 entradas para 3 entradas e mais.
4
SaĂdas mĂșltiplas
Neste capĂtulo, vocĂȘ vai criar redes neurais com vĂĄrias saĂdas, que podem ser usadas pra resolver problemas de regressĂŁo com vĂĄrios alvos. VocĂȘ tambĂ©m vai criar um modelo que resolve um problema de regressĂŁo e um problema de classificação ao mesmo tempo.
Aprendizado profundo avançado com Keras
Curso
concluĂdo
