CommencezCommencez gratuitement

Créer une couche d'entrée avec plusieurs colonnes

Dans cet exercice, vous allez explorer une autre façon de créer des modèles avec plusieurs entrées. Cette méthode ne fonctionne que pour des données purement numériques, mais elle simplifie beaucoup la création de réseaux neuronaux multivariés.

Vous disposez maintenant de trois colonnes numériques dans l'ensemble de données du tournoi : 'seed_diff', 'home' et 'pred'. Dans cet exercice, vous allez créer un réseau neuronal qui utilise une seule couche d'entrée pour traiter ces trois entrées numériques.

Ce modèle doit produire une seule sortie pour prédire l'écart de pointage du match du tournoi.

Cette activité fait partie du cours

Machine Learning avancé avec Keras

Voir le cours

Instructions de l’exercice

  • Créez une seule couche d'entrée avec 3 colonnes.
  • Connectez cette entrée à une couche Dense avec 1 unité.
  • Créez un modèle avec input_tensor comme entrée et output_tensor comme sortie.
  • Compilez le modèle avec 'adam' comme optimiseur et 'mean_absolute_error' comme fonction de perte.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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=____)
Modifier et exécuter le code