āļ‚āđ‰āļēāļĄāđ„āļ›āļĒāļąāļ‡āđ€āļ™āļ·āđ‰āļ­āļŦāļēāļŦāļĨāļąāļ

āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļŸāļĢāļĩ

Deep Learning āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ Keras

āļ‚āļąāđ‰āļ™āļāļĨāļēāļ‡4 āļŠāļĄ.

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ deep learning āļ”āđ‰āļ§āļĒ Keras

Python4 āļŠāļĄ.āļŦāļ™āļąāļ‡āļŠāļ·āļ­āļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļšāļąāļāļŠāļĩāļŸāļĢāļĩāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“

āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­āļ”āđ‰āļ§āļĒ Google
āļŦāļĢāļ·āļ­
āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļ”āļģāđ€āļ™āļīāļ™āļāļēāļĢāļ•āđˆāļ­ āļ–āļ·āļ­āļ§āđˆāļēāļ„āļļāļ“āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļš āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđāļĨāļ° āļ™āđ‚āļĒāļšāļēāļĒāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ›āđ‡āļ™āļŠāđˆāļ§āļ™āļ•āļąāļ§ āđāļĨāļ°āļĒāļ­āļĄāļĢāļąāļšāļ§āđˆāļēāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļˆāļ°āļ–āļđāļāļˆāļąāļ”āđ€āļāđ‡āļšāđƒāļ™āļŠāļŦāļĢāļąāļāļ­āđ€āļĄāļĢāļīāļāļē

āđ„āļ”āđ‰āļĢāļąāļšāļ„āļ§āļēāļĄāđ„āļ§āđ‰āļ§āļēāļ‡āđƒāļˆāļˆāļēāļāļœāļđāđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āđƒāļ™āļšāļĢāļīāļĐāļąāļ—āļŦāļĨāļēāļĒāļžāļąāļ™āđāļŦāđˆāļ‡

āļāļģāļĨāļąāļ‡āļāļķāļāļ­āļšāļĢāļĄāļ—āļĩāļĄāļ­āļĒāļđāđˆāđƒāļŠāđˆāđ„āļŦāļĄ?

āļ—āļ”āļĨāļ­āļ‡āđƒāļŠāđ‰āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ­āļ‡āļ„āđŒāļāļĢ â†’

āļĢāļēāļĒāļĨāļ°āđ€āļ­āļĩāļĒāļ”āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

Deep learning āļĄāļēāļ­āļĒāļđāđˆāļāļąāļšāđ€āļĢāļēāđāļĨāđ‰āļ§āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļ–āļēāļ§āļĢ! āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ—āļ„āļ™āļīāļ„āļŦāļĨāļąāļāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāļ‹āļąāļšāļ‹āđ‰āļ­āļ™āļ—āļĩāđˆāđ€āļāļīāļ”āļˆāļēāļāļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāđ„āļĄāđˆāļĄāļĩāđ‚āļ„āļĢāļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ āđāļĨāļ°āđ€āļ›āđ‡āļ™āđ€āļ„āļĢāļ·āđˆāļ­āļ‡āļĄāļ·āļ­āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļ™āļ§āļąāļ•āļāļĢāļĢāļĄāļ—āļĩāđˆāļ™āđˆāļēāļ—āļķāđˆāļ‡ Keras āļ„āļ·āļ­āļŦāļ™āļķāđˆāļ‡āđƒāļ™āđ€āļŸāļĢāļĄāđ€āļ§āļīāļĢāđŒāļāļ—āļĩāđˆāļŠāđˆāļ§āļĒāđƒāļŦāđ‰āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļžāļąāļ’āļ™āļēāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ deep learning āđ„āļ”āđ‰āļ‡āđˆāļēāļĒāļ‚āļķāđ‰āļ™ āđāļĨāļ°āļĄāļĩāļ„āļ§āļēāļĄāļĒāļ·āļ”āļŦāļĒāļļāđˆāļ™āļžāļ­āļ—āļĩāđˆāļˆāļ°āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ­āļļāļ•āļŠāļēāļŦāļāļĢāļĢāļĄāđ„āļ”āđ‰āļ­āļĒāđˆāļēāļ‡āļĢāļ§āļ”āđ€āļĢāđ‡āļ§ āđƒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāļ—āļģ regression āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđ‚āļĨāļāđ‚āļ”āļĒāļāļēāļĢāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ§āļīāļ–āļĩāđ‚āļ„āļˆāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļ”āļēāļ§āđ€āļ„āļĢāļēāļ°āļŦāđŒāļ™āđ‰āļ­āļĒ āđƒāļŠāđ‰ binary classification āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđāļĒāļāđāļĒāļ°āļ˜āļ™āļšāļąāļ•āļĢāļˆāļĢāļīāļ‡āđāļĨāļ°āļ›āļĨāļ­āļĄ āđƒāļŠāđ‰ multiclass classification āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļĢāļ°āļšāļļāļ§āđˆāļēāđƒāļ„āļĢāļ‚āļ§āđ‰āļēāļ‡āļĨāļđāļāļ”āļ­āļāđƒāļŠāđˆāđ€āļ›āđ‰āļē āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļāļēāļĢāđƒāļŠāđ‰ neural network āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŸāļ·āđ‰āļ™āļŸāļđāļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļĢāļšāļāļ§āļ™ āđāļĨāļ°āļ­āļĩāļāļĄāļēāļāļĄāļēāļĒ āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰āļĒāļąāļ‡āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ„āļ§āļšāļ„āļļāļĄāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļĢāļ°āļŦāļ§āđˆāļēāļ‡āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ™āđāļĨāļ°āļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđ€āļžāļ·āđˆāļ­āđ€āļžāļīāđˆāļĄāļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāļ­āļĩāļāļ”āđ‰āļ§āļĒ

āļ‚āđ‰āļ­āļāļģāļŦāļ™āļ”āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™

āļŦāļĨāļąāļāļŠāļđāļ•āļĢ

āđ‚āļ„āļĢāļ‡āļĢāđˆāļēāļ‡āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠ

1

āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļš Keras

āđƒāļ™āļšāļ—āđāļĢāļāļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļš neural network āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāļ›āļĢāļ°āđ€āļ āļ—āļ‚āļ­āļ‡āļ›āļąāļāļŦāļēāļ—āļĩāđˆāļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āđāļāđ‰āđ„āļ”āđ‰ āđāļĨāļ°āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āđˆāļēāļ„āļ§āļĢāđƒāļŠāđ‰āļ‡āļēāļ™āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđƒāļ” āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļ—āļąāđ‰āļ‡āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ network āļŦāļĨāļēāļĒāļĢāļđāļ›āđāļšāļš āđāļĨāļ°āļŠāđˆāļ§āļĒāđ‚āļĨāļāļ”āđ‰āļ§āļĒāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ™āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ regression āļ—āļĩāđˆāļ›āļĢāļ°āļĄāļēāļ“āļ§āļīāļ–āļĩāđ‚āļ„āļˆāļĢāļ‚āļ­āļ‡āļ­āļļāļāļāļēāļšāļēāļ•āļ—āļĩāđˆāļāļģāļĨāļąāļ‡āđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļāļĨāđ‰āđ‚āļĨāļ!
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
2

āļāđ‰āļēāļ§āļŠāļđāđˆāļĢāļ°āļ”āļąāļšāļ—āļĩāđˆāļĨāļķāļāļ‚āļķāđ‰āļ™

āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āļˆāļšāļšāļ—āļ™āļĩāđ‰ āļˆāļ°āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāđāļāđ‰āļ›āļąāļāļŦāļēāđāļšāļš binary, multi-class āđāļĨāļ° multi-label āļ”āđ‰āļ§āļĒ neural network āđ‚āļ”āļĒāļœāđˆāļēāļ™āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāļ•āđˆāļēāļ‡ āđ† āđ€āļŠāđˆāļ™ āļāļēāļĢāļ•āļĢāļ§āļˆāļˆāļąāļšāļ˜āļ™āļšāļąāļ•āļĢāļ›āļĨāļ­āļĄ āļāļēāļĢāļĢāļ°āļšāļļāļ§āđˆāļēāđƒāļ„āļĢāļ‚āļ§āđ‰āļēāļ‡āļĨāļđāļāļ”āļ­āļāđƒāļŠāđˆāđ€āļ›āđ‰āļē āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡āļĢāļ°āļšāļšāļ­āļąāļˆāļ‰āļĢāļīāļĒāļ°āļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāļĢāļ”āļ™āđ‰āļģāđƒāļ™āļŸāļēāļĢāđŒāļĄ āļ™āļ­āļāļˆāļēāļāļ™āļĩāđ‰āļĒāļąāļ‡āļŠāļēāļĄāļēāļĢāļ–āļžāļĨāđ‡āļ­āļ•āđ€āļĄāļ•āļĢāļīāļāļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ™āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ āđāļĨāļ°āļŦāļĒāļļāļ”āļāļēāļĢāđ€āļ—āļĢāļ™āļžāļĢāđ‰āļ­āļĄāļšāļąāļ™āļ—āļķāļāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđ„āļ”āđ‰āđ€āļĄāļ·āđˆāļ­āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāđ„āļĄāđˆāļžāļąāļ’āļ™āļēāļ‚āļķāđ‰āļ™āđāļĨāđ‰āļ§
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
3

āļ›āļĢāļąāļšāļ›āļĢāļļāļ‡āļ›āļĢāļ°āļŠāļīāļ—āļ˜āļīāļ āļēāļžāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ

āđƒāļ™āļšāļ—āļ—āļĩāđˆāļœāđˆāļēāļ™āļĄāļē āđ„āļ”āđ‰āđ€āļ—āļĢāļ™āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļĄāļēāļŦāļĨāļēāļĒāļ•āļąāļ§āđāļĨāđ‰āļ§! āļ•āļ­āļ™āļ™āļĩāđ‰āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ­āđˆāļēāļ™ learning curve āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāđ€āļ‚āđ‰āļēāđƒāļˆāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ‚āļ“āļ°āđ€āļ—āļĢāļ™ āļĢāļ§āļĄāļ–āļķāļ‡āļāļēāļĢāđāļŠāļ”āļ‡āļœāļĨāļ‚āļ­āļ‡ activation function, batch size āđāļĨāļ° batch normalization āļˆāļēāļāļ™āļąāđ‰āļ™āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āļ§āļīāļ˜āļĩāļ›āļĢāļąāļšāđāļ•āđˆāļ‡ hyperparameter āļ­āļąāļ•āđ‚āļ™āļĄāļąāļ•āļīāļŠāļģāļŦāļĢāļąāļšāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨ Keras āđ‚āļ”āļĒāđƒāļŠāđ‰ sklearn
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—
4

āļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡

āļ–āļķāļ‡āđ€āļ§āļĨāļēāļ—āļģāļ„āļ§āļēāļĄāļĢāļđāđ‰āļˆāļąāļāļāļąāļšāļŠāļ–āļēāļ›āļąāļ•āļĒāļāļĢāļĢāļĄāļ‚āļąāđ‰āļ™āļŠāļđāļ‡āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāđāļĨāđ‰āļ§! āļˆāļ°āđ„āļ”āđ‰āļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ autoencoder āđ€āļžāļ·āđˆāļ­āļŸāļ·āđ‰āļ™āļŸāļđāļ āļēāļžāļ—āļĩāđˆāļĄāļĩāļŠāļąāļāļāļēāļ“āļĢāļšāļāļ§āļ™ āđāļŠāļ”āļ‡āļ āļēāļžāļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļ‚āļ­āļ‡ convolutional neural network āđƒāļŠāđ‰āđ‚āļĄāđ€āļ”āļĨāļ—āļĩāđˆāđ€āļ—āļĢāļ™āļĄāļēāđāļĨāđ‰āļ§āđƒāļ™āļāļēāļĢāļˆāļģāđāļ™āļāļ āļēāļž āđāļĨāļ°āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ€āļžāļīāđˆāļĄāđ€āļ•āļīāļĄāđ€āļāļĩāđˆāļĒāļ§āļāļąāļš recurrent neural network āđāļĨāļ°āļāļēāļĢāļ—āļģāļ‡āļēāļ™āļāļąāļšāļ‚āđ‰āļ­āļ„āļ§āļēāļĄ āļœāđˆāļēāļ™āļāļēāļĢāļŠāļĢāđ‰āļēāļ‡ network āļ—āļĩāđˆāļžāļĒāļēāļāļĢāļ“āđŒāļ„āļģāļ–āļąāļ”āđ„āļ›āđƒāļ™āļ›āļĢāļ°āđ‚āļĒāļ„
āđ€āļĢāļīāđˆāļĄāļšāļ—

Deep Learning āđ€āļšāļ·āđ‰āļ­āļ‡āļ•āđ‰āļ™āļ”āđ‰āļ§āļĒ Keras

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļˆāļšāđāļĨāđ‰āļ§

āļĢāļąāļšāđƒāļšāļĢāļąāļšāļĢāļ­āļ‡āļ„āļ§āļēāļĄāļŠāļģāđ€āļĢāđ‡āļˆ

āļĨāļ‡āļ—āļ°āđ€āļšāļĩāļĒāļ™āđ€āļĨāļĒ

āļžāļąāļ’āļ™āļēāļ—āļąāļāļĐāļ°āļ”āđ‰āļēāļ™āļ‚āđ‰āļ­āļĄāļđāļĨāļ‚āļ­āļ‡āļ„āļļāļ“āļ”āđ‰āļ§āļĒ DataCamp for Mobile

āđ€āļĢāļĩāļĒāļ™āļĢāļđāđ‰āđ„āļ”āđ‰āļ—āļļāļāļ—āļĩāđˆāļ”āđ‰āļ§āļĒāļ„āļ­āļĢāđŒāļŠāļšāļ™āļĄāļ·āļ­āļ–āļ·āļ­āđāļĨāļ°āđ‚āļˆāļ—āļĒāđŒāđ€āļ‚āļĩāļĒāļ™āđ‚āļ„āđ‰āļ” 5 āļ™āļēāļ—āļĩāļ›āļĢāļ°āļˆāļģāļ§āļąāļ™