Keras ile Deep Learning'e Giriş

Bu bölümün sonunda sinir ağlarıyla ikili, çok sınıflı ve çok etiketli problemleri nasıl çözeceğini bileceksin. Bunu da sahte dolarları tespit etmek, bir tahtaya kimin hangi dartı attığına karar vermek ve tarlanı sulamak için akıllı bir sistem kurmak gibi problemleri çözerek yapacaksın. Ayrıca model eğitim metriklerini çizmeyi, iyileşme durduğunda eğitimi durdurup modellerini kaydetmeyi de yapabileceksin.

Önceki bölümlerde pek çok model eğittin! Şimdi, modellerin eğitilirken onları anlamak için öğrenme eğrilerini nasıl yorumlayacağını öğreneceksin. Ayrıca aktivasyon fonksiyonlarının, batch boyutlarının ve batch-normalization’ın etkilerini görselleştireceksin. Son olarak, sklearn kullanarak Keras modellerinde otomatik hiperparametre optimizasyonu yapmayı öğreneceksin.

Daha ileri mimarilerle tanışma zamanı! Gürültülü görüntüleri yeniden oluşturmak için bir otomatik kodlayıcı (autoencoder) oluşturacak, evrişimsel sinir ağı aktivasyonlarını görselleştirecek, derin önceden eğitilmiş modelleri kullanarak görüntüleri sınıflandıracak ve bir cümledeki bir sonraki kelimeyi tahmin eden bir ağ kurarken yinelenen sinir ağları ve metinle çalışmaya dair daha fazla şey öğreneceksin.