Last chance: 50% off unlimited learning
Sale ends in
Kurs Açıklaması
Keras işlevsel API
Bu kursta, Keras fonksiyonel API'sini kullanarak karmaşık problemleri nasıl çözeceğinizi öğreneceksiniz.Bir girişle başlayarak, basit işlevsel ağlar kuracak, bunları verilere uyarlayacak ve tahminler yapacaksınız. Ayrıca birden fazla girdi ve tek bir çıktı ile modeller oluşturmayı ve katmanlar arasında ağırlıkları paylaşmayı da öğreneceksiniz.
Çoklu girişli ağlar
İlerledikçe, kategorik gömmeler, paylaşılan katmanlar ve birleştirme katmanları kullanarak iki girişli ağlar oluşturmayı keşfedin. Bunlar, karmaşık veri akışlarına sahip sinir ağları tasarlamak için temel yapı taşlarıdır.Bu kavramları üç veya daha fazla girdiye sahip modellere genişleterek, Keras’ın summary ve plot işlevlerini kullanarak sinir ağlarınızın parametrelerini ve topolojisini anlamanıza yardımcı olur.
Çoklu çıktı ağları
Son etkileşimli egzersizlerde, birden fazla hedefe sahip regresyon problemlerini çözebilen ve hatta regresyon ile sınıflandırma görevlerini aynı anda ele alabilen çoklu çıktı ağlarıyla çalışacaksınız.Kursun sonunda, modellerinizi birden fazla metrik kullanarak yeni veriler üzerinde değerlendirmeniz de dahil olmak üzere, Veri Bilimci olarak kariyerinizi ilerletmek için gelişmiş derin öğrenme teknikleriyle pratik deneyim kazanmış olacaksınız.
Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
Keras Functional API
Bu bölümde Keras functional API'nin temellerine alışacaksın. İşlevsel yapı taşlarıyla basit bir işlevsel ağ kuracak, veriye uydurup tahminler yapacaksın.
- Keras girdi ve yoğun katmanlar50 XP
- Giriş katmanları100 XP
- Dense katmanlar100 XP
- Çıkış katmanları100 XP
- Bir model oluştur ve derle50 XP
- Bir model oluştur100 XP
- Bir modeli derle100 XP
- Bir modeli görselleştir100 XP
- Bir modeli eğit ve değerlendir50 XP
- Modeli turnuva basketbol verilerine uydur100 XP
- Modeli bir test kümesi üzerinde değerlendir100 XP
2
Kategori Gömlemeleri, Paylaşılan Katmanlar ve Birleştirme Katmanları ile İki Girdili Ağlar
Bu bölümde, yüksek kardinaliteli veriyi temsil etmek için kategori gömlemeleri kullanan, yeniden kullanılabilir yapı taşlarını tanımlamak için paylaşılan katmanlardan yararlanan ve birden fazla girişi tek bir çıktıda birleştiren birleştirme katmanlarını içeren iki girdili ağlar kuracaksın. Bölümün sonunda, karmaşık veri akışlarına sahip sinir ağları tasarlamak için gerekli temel yapı taşlarına sahip olacaksın.
3
Birden Fazla Girdi: 3 Girdi (ve Ötesi!)
Bu bölümde, 2 girdili modelini 3 girdiye genişletecek ve Keras'ın özet ve çizim fonksiyonlarını kullanarak sinir ağlarının parametrelerini ve topolojisini nasıl anlayacağını öğreneceksin. Bölümün sonunda, 2 girdili bir modeli 3 girdiye ve daha ötesine nasıl genişleteceğini kavramış olacaksın.
4
Birden Fazla Çıktı
Bu bölümde, birden fazla çıktısı olan ve birden çok hedefli regresyon problemlerini çözmek için kullanılabilen sinir ağları kuracaksın. Ayrıca aynı anda hem bir regresyon hem de bir sınıflandırma problemini çözen bir model de oluşturacaksın.
Keras ile İleri Seviye Deep Learning
Kurs
Tamamlandı
