Crear una capa de entrada con varias columnas
En este ejercicio, verás una forma diferente de crear modelos con múltiples entradas. Este método solo funciona con datos puramente numéricos, pero es un enfoque mucho más sencillo para crear redes neuronales multivariantes.
Ahora tienes tres columnas numéricas en el conjunto de datos del torneo: 'seed_diff', 'home' y 'pred'. En este ejercicio, crearás una red neuronal que utiliza una única capa de entrada para procesar estas tres entradas numéricas.
Este modelo debe tener una única salida para predecir la diferencia de puntuación del partido del torneo.
Este ejercicio forma parte del curso
Aprendizaje profundo avanzado con Keras
Instrucciones del ejercicio
- Crea una única capa de entrada con 3 columnas.
- Conecta esta entrada a una capa Densa con 1 unidad.
- Crea un modelo con «
input_tensor» como entrada y «output_tensor» como salida. - Compila el modelo con
'adam'como optimizador y'mean_absolute_error'como función de pérdida.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
# Create an input layer with 3 columns
input_tensor = ____((____,))
# Pass it to a Dense layer with 1 unit
output_tensor = ____(____)(____)
# Create a model
model = ____(____, ____)
# Compile the model
____.____(optimizer=____, loss=____)