После прохождения этих курсов я уверенно создаю профессиональные визуализации и дашборды.
Shoebur RahmanСпециалист по закупкам, Giz Bangladesh
Описание курса
Функциональный API Keras
В этом курсе вы узнаете, как решать сложные задачи с помощью функционального API Keras.Начиная с введения, вы научитесь создавать простые функциональные сети, подгонять их под данные и делать прогнозы. Вы также узнаете, как строить модели с несколькими входами и одним выходом и делить веса между слоями.
Многовходовые сети
По мере продвижения вы познакомитесь с созданием двухвходовых сетей с использованием категориальных эмбеддингов, общих слоёв и слоёв объединения. Это базовые строительные блоки для проектирования нейронных сетей со сложными потоками данных.Он расширяет эти концепции на модели с тремя и более входами, помогая вам понять параметры и топологию ваших нейронных сетей с помощью функций summary и plot в Keras.
Сети с несколькими выходами
В заключительных интерактивных упражнениях вы будете работать с сетями с несколькими выходами, которые могут решать задачи регрессии с несколькими целевыми переменными и даже одновременно выполнять задачи регрессии и классификации.К концу курса вы получите практический опыт работы с продвинутыми методами глубокого обучения, который поможет вам продвинуться по карьерной лестнице в качестве специалиста по данным, включая оценку ваших моделей на новых данных с использованием нескольких метрик.
Предварительные требования
Программа
План курса
1
Функциональный API Keras
В этой главе вы познакомитесь с основами функционального API Keras. Вы построите простую функциональную сеть с помощью функциональных блоков, обучите её на данных и сделаете предсказания.
- Входные и полносвязные слои Keras50 XP
- Входные слои100 XP
- Полносвязные слои100 XP
- Выходные слои100 XP
- Сборка и компиляция модели50 XP
- Создание модели100 XP
- Компиляция модели100 XP
- Визуализация модели100 XP
- Обучение и оценка модели50 XP
- Обучение модели на данных студенческого баскетбольного турнира100 XP
- Оценка модели на тестовой выборке100 XP
2
Сети с двумя входами: категориальные эмбеддинги, общие слои и слои слияния
В этой главе вы построите сети с двумя входами, которые используют категориальные эмбеддинги для представления данных с высокой кардинальностью, общие слои для создания многократно используемых блоков и слои слияния для объединения нескольких входов в один выход. К концу главы у вас будут базовые строительные блоки для проектирования нейронных сетей со сложными потоками данных.
3
Несколько входов: 3 входа и более
В этой главе вы расширите модель с 2 входами до 3 и научитесь использовать функции summary и plot в Keras, чтобы анализировать параметры и топологию нейронных сетей. К концу главы вы будете уверенно расширять модели с 2 входами до 3 и более.
4
Несколько выходов
В этой главе вы построите нейронные сети с несколькими выходами, которые можно применять для решения задач регрессии с несколькими целевыми переменными. Вы также создадите модель, которая одновременно решает задачи регрессии и классификации.
Продвинутое глубокое обучение с Keras
Курс
завершён
