Nhập môn Deep Learning với Keras

Kết thúc chương này, bạn sẽ biết cách giải quyết các bài toán nhị phân, đa lớp và đa nhãn với mạng nơ-ron. Tất cả thông qua các bài toán như phát hiện tiền đô giả, quyết định ai đã ném mũi tên nào vào bảng, và xây dựng hệ thống tưới tiêu thông minh cho nông trại của bạn. Bạn cũng sẽ có thể vẽ các chỉ số huấn luyện của mô hình, dừng huấn luyện và lưu mô hình khi chúng không còn cải thiện nữa.

Ở các chương trước, bạn đã huấn luyện rất nhiều mô hình! Giờ đây, bạn sẽ học cách diễn giải đường học (learning curves) để hiểu mô hình trong quá trình huấn luyện. Bạn cũng sẽ trực quan hóa ảnh hưởng của hàm kích hoạt, kích thước batch và batch normalization. Cuối cùng, bạn sẽ học cách tối ưu siêu tham số tự động cho các mô hình Keras bằng sklearn.

Đến lúc làm quen với các kiến trúc nâng cao hơn! Bạn sẽ tạo một autoencoder để tái tạo ảnh nhiễu, trực quan hóa các kích hoạt của mạng nơ-ron tích chập, dùng các mô hình deep learning tiền huấn luyện để phân loại ảnh và tìm hiểu thêm về mạng hồi tiếp (recurrent) cũng như xử lý văn bản khi bạn xây dựng một mạng dự đoán từ tiếp theo trong câu.