Introdução à aprendizagem profunda com o Keras
Aprenda a desenvolver modelos de deep learning com Keras.
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Descrição do Curso
A aprendizagem profunda veio para ficar! É a técnica ideal para resolver problemas complexos que surgem com dados não estruturados e uma ferramenta incrível para inovação. O Keras é uma das estruturas que facilitam o início do desenvolvimento de modelos de aprendizagem profunda e é versátil o suficiente para que você crie modelos prontos para o setor em pouco tempo. Neste curso, você aprenderá regressão e salvará a Terra prevendo trajetórias de asteroides, aplicará a classificação binária para distinguir entre notas de dólar verdadeiras e falsas, usará a classificação multiclasse para decidir quem jogou qual dardo em um jogo de dardos, aprenderá a usar redes neurais para reconstruir imagens com ruído e muito mais. Além disso, você aprenderá a controlar melhor seus modelos durante o treinamento e a ajustá-los para aumentar seu desempenho.
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Fundamentos de Keras
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Apresentando o Keras
GratuitoNeste primeiro capítulo, você será apresentado às redes neurais, entenderá que tipos de problemas elas podem resolver e quando usá-las. Você também criará várias redes e salvará a Terra treinando um modelo de regressão que aproxima a órbita de um meteoro que está se aproximando de nós!
O que é o Keras?50 xpDescrevendo o Keras50 xpVocê usaria a aprendizagem profunda?50 xpSua primeira rede neural50 xpOlá, redes!100 xpParâmetros de contagem100 xpConstrua como mostrado!100 xpSobrevivendo à queda de um meteoro50 xpEspecificação de um modelo100 xpTreinamento100 xpPrevendo a órbita!100 xp - 2
Indo mais fundo
Ao final deste capítulo, você saberá como resolver problemas binários, de várias classes e de vários rótulos com redes neurais. Tudo isso resolvendo problemas como detectar notas de dólar falsas, decidir quem jogou qual dardo em um tabuleiro e criar um sistema inteligente para regar sua fazenda. Você também poderá traçar métricas de treinamento de modelos e interromper o treinamento e salvar seus modelos quando eles não melhorarem mais.
Classificação binária50 xpExplorando notas de dólar100 xpUm modelo de classificação binária100 xpEssa nota de dólar é falsa?100 xpClassificação multiclasse50 xpUm modelo de várias classes100 xpPrepare seu conjunto de dados100 xpTreinamento em lançadores de dardos100 xpPrevisões da Softmax100 xpClassificação com vários rótulos50 xpUma máquina de irrigação100 xpTreinamento com vários rótulos100 xpRetornos de chamada do Keras50 xpA chamada de retorno do histórico100 xpInterrupção antecipada do modelo100 xpUma combinação de retornos de chamada100 xp - 3
Melhorando o desempenho do seu modelo
Nos capítulos anteriores, você treinou muitos modelos! Agora você aprenderá a interpretar as curvas de aprendizagem para entender seus modelos à medida que eles são treinados. Você também visualizará os efeitos das funções de ativação, tamanhos de lote e normalização de lote. Por fim, você aprenderá a executar a otimização automática de hiperparâmetros nos modelos do Keras usando o sklearn.
Curvas de aprendizado50 xpAprendendo os dígitos100 xpO modelo está se ajustando demais?100 xpPrecisamos de mais dados?100 xpFunções de ativação50 xpDiferentes funções de ativação50 xpComparação de funções de ativação100 xpComparação de funções de ativação II100 xpTamanho do lote e normalização do lote50 xpAlteração do tamanho dos lotes100 xpNormalização em lote de um modelo conhecido100 xpEfeitos da normalização de lotes100 xpAjuste de hiperparâmetros50 xpPreparação de um modelo para ajuste100 xpAjuste dos parâmetros do modelo100 xpTreinamento com validação cruzada100 xp - 4
Arquiteturas de modelos avançados
Chegou a hora de você conhecer as arquiteturas mais avançadas! Você criará um autocodificador para reconstruir imagens com ruído, visualizará ativações de redes neurais convolucionais, usará modelos profundos pré-treinados para classificar imagens e aprenderá mais sobre redes neurais recorrentes e como trabalhar com texto ao criar uma rede que prevê a próxima palavra em uma frase.
Tensores, camadas e autoencodificadores50 xpÉ um fluxo de tensores100 xpSeparação neural100 xpCriação de um codificador automático100 xpEliminação de ruído como um codificador automático100 xpIntrodução ao site CNNs50 xpCriando um modelo CNN100 xpObservando as convoluções100 xpPreparando sua imagem de entrada100 xpUsando um modelo do mundo real100 xpIntrodução ao site LSTMs50 xpPrevisão de texto com LSTMs100 xpCrie seu modelo LSTM100 xpDecodifique suas previsões100 xpTeste seu modelo!50 xpVocê está pronto!50 xp
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Supervised Learning with scikit-learnMiguel Esteban
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