Crea una capa de entrada para «en casa» y «fuera».

Ahora mejorarás el modelo que utilizaste en el capítulo anterior para los partidos de la temporada regular. Sabes que existe una ventaja bien documentada del equipo local en el baloncesto, por lo que añadirás una nueva variable a tu modelo para reflejar este efecto.

Este modelo tendrá tres entradas: team_id_1, team_id_2 y home. Los ID de los equipos serán números enteros que buscarás en tu modelo de fuerza de los equipos del capítulo anterior, y «home» será una variable binaria, 1 si team_1 juega en casa y 0 si no es así.

El archivo team_strength_model que utilizaste en el capítulo anterior se ha cargado en tu espacio de trabajo. Después de aplicarlo a cada entrada, utiliza una capa Concatenate para unir las dos fuerzas del equipo y con la variable local vs visitante, y pasa el resultado a una capa Dense.

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Aprendizaje profundo avanzado con Keras

Instrucciones del ejercicio

Crea tres capas de entrada con la forma 1, una para el equipo 1, otra para el equipo 2 y otra para local contra visitante.
Busca las aportaciones del equipo en team_strength_model().
Concatenar las fortalezas del equipo con la entrada de casa y pasar a una capa densa.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio completando el código de muestra.

# Create an Input for each team
team_in_1 = ____(shape=(1,), name='Team-1-In')
team_in_2 = ____(shape=(1,), name='Team-2-In')

# Create an input for home vs away
home_in = ____(shape=(1,), name='Home-In')

# Lookup the team inputs in the team strength model
team_1_strength = ____(____)
team_2_strength = ____(____)

# Combine the team strengths with the home input using a Concatenate layer, then add a Dense layer
out = _____()([____, ____, home_in])
out = _____(____)(____)

Editar y ejecutar código

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En este capítulo, te familiarizarás con los conceptos básicos de la API funcional de Keras. Crearás una red funcional sencilla utilizando bloques de construcción funcionales, la adaptarás a los datos y realizarás predicciones.

Exercise 1: Capas densas y de entrada de Keras Exercise 2: Capas de entrada Exercise 3: Capas densas Exercise 4: Capas de salida Exercise 5: Construye y compila un modelo.Exercise 6: Construye un modelo Exercise 7: Compilar un modelo Exercise 8: Visualiza un modelo Exercise 9: Ajustar y evaluar un modelo Exercise 10: Ajusta el modelo a los datos del torneo de baloncesto.Exercise 11: Evalúa el modelo en un conjunto de prueba.

En este capítulo, construirás redes de dos entradas que utilizan incrustaciones categóricas para representar datos de alta cardinalidad, capas compartidas para especificar bloques de construcción reutilizables y capas de fusión para unir varias entradas en una sola salida. Al final de este capítulo, tendrás los fundamentos básicos para diseñar redes neuronales con flujos de datos complejos.

Exercise 1: Incrustaciones de categorías Exercise 2: Definir búsqueda de equipo Exercise 3: Definir el modelo de equipo Exercise 4: Capas compartidas Exercise 5: Definición de dos entradas Exercise 6: Busca ambas entradas en el mismo modelo.Exercise 7: Combinar capas Exercise 8: Capa de salida utilizando capa compartida Exercise 9: Modelo con dos entradas y una salida Exercise 10: Predice a partir de tu modelo Exercise 11: Ajusta el modelo a los datos de entrenamiento de la temporada regular.Exercise 12: Evalúa el modelo con los datos de prueba del torneo.

En este capítulo, ampliarás tu modelo de 2 entradas a 3 entradas y aprenderás a utilizar las funciones summary y plot de Keras para comprender los parámetros y la topología de tus redes neuronales. Al final del capítulo, comprenderás cómo ampliar un modelo de 2 entradas a 3 entradas y más.

Exercise 1: Modelos de tres entradas Exercise 2: Crea una capa de entrada para «en casa» y «fuera».

Ejercicio actual

Exercise 3: Crea un modelo y compílalo.Exercise 4: Ajusta el modelo y evalúa Exercise 5: Resumen y gráficos de modelos Exercise 6: Resúmenes de modelos Exercise 7: Modelos gráficos Exercise 8: Modelos apilables Exercise 9: Añade las predicciones del modelo a los datos del torneo.Exercise 10: Crear una capa de entrada con varias columnas Exercise 11: Ajusta el modelo Exercise 12: Evaluar el modelo

En este capítulo, crearás redes neuronales con múltiples salidas, que pueden utilizarse para resolver problemas de regresión con múltiples objetivos. También crearás un modelo que resuelve simultáneamente un problema de regresión y un problema de clasificación.

Exercise 1: Modelos de dos salidas Exercise 2: Modelo simple de dos salidas Exercise 3: Ajusta un modelo con dos salidas Exercise 4: Inspecciona el modelo (I)Exercise 5: Evaluar el modelo Exercise 6: Modelo único para clasificación y regresión Exercise 7: Clasificación y regresión en un solo modelo Exercise 8: Compila y ajusta el modelo.Exercise 9: Inspecciona el modelo (II)Exercise 10: Evalúa los nuevos datos con dos métricas.Exercise 11: Resumen