Créer une couche d'entrée pour domicile vs visiteur

Vous allez maintenant améliorer le modèle utilisé au chapitre précédent pour les matchs de saison régulière. Comme l'avantage de l'équipe à domicile est bien documenté au basketball, vous allez ajouter une nouvelle entrée à votre modèle pour tenir compte de cet effet.

Ce modèle aura trois entrées : team_id_1, team_id_2 et home. Les identifiants d'équipe seront des entiers que vous consulterez dans votre modèle de force d'équipe du chapitre précédent, et home sera une variable binaire : 1 si team_1 joue à domicile, 0 sinon.

Le team_strength_model que vous avez utilisé au chapitre précédent a été chargé dans votre espace de travail. Après l'avoir appliqué à chaque entrée, utilisez une couche Concatenate pour réunir les deux forces d'équipe avec la variable domicile vs visiteur, puis transmettez le résultat à une couche Dense.

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Machine Learning avancé avec Keras

Instructions de l’exercice

Créez trois couches d'entrée de forme 1, une pour l'équipe 1, une pour l'équipe 2 et une pour domicile vs visiteur.
Recherchez les entrées d'équipe dans team_strength_model().
Concaténez les forces d'équipe avec l'entrée home et transmettez le tout à une couche Dense.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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 = _____(____)(____)

Modifier et exécuter le code

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Dans ce chapitre, vous vous familiariserez avec les bases de l'API fonctionnelle de Keras. Vous construirez un simple réseau fonctionnel à l'aide de blocs de construction fonctionnels, l'ajusterez aux données et produirez des prédictions.

Exercise 1: Couches d'entrée et denses dans Keras Exercise 2: Couches d'entrée Exercise 3: Couches denses Exercise 4: Couches de sortie Exercise 5: Créer et compiler un modèle Exercise 6: Construire un modèle Exercise 7: Compiler un modèle Exercise 8: Visualiser un modèle Exercise 9: Ajuster et évaluer un modèle Exercise 10: Entraîner le modèle sur les données de basketball du tournoi Exercise 11: Évaluer le modèle sur un ensemble de test

Dans ce chapitre, vous créerez des réseaux à deux entrées qui exploitent des plongements catégoriels pour représenter des données à forte cardinalité, des couches partagées pour définir des blocs réutilisables, et des couches de fusion pour réunir plusieurs entrées en une seule sortie. À la fin du chapitre, vous aurez les bases nécessaires pour concevoir des réseaux neuronaux avec des flux de données complexes.

Exercise 1: Plongements de catégories Exercise 2: Définir la recherche d'équipe Exercise 3: Définir le modèle d'équipe Exercise 4: Couches partagées Exercise 5: Définir deux entrées Exercise 6: Rechercher les deux entrées dans le même modèle Exercise 7: Couches de fusion Exercise 8: Couche de sortie à l'aide d'une couche partagée Exercise 9: Modèle avec deux entrées et une sortie Exercise 10: Prédire à partir de votre modèle Exercise 11: Ajuster le modèle aux données d'entraînement de la saison régulière Exercise 12: Évaluer le modèle sur les données de test du tournoi

Dans ce chapitre, vous étendrez votre modèle à 2 entrées vers 3 entrées et apprendrez à utiliser les fonctions summary et plot de Keras pour comprendre les paramètres et la topologie de vos réseaux neuronaux. À la fin du chapitre, vous saurez comment passer d'un modèle à 2 entrées à un modèle à 3 entrées et au-delà.

Exercise 1: Modèles à trois entrées Exercise 2: Créer une couche d'entrée pour domicile vs visiteur

Exercice en cours

Exercise 3: Créer et compiler un modèle Exercise 4: Entraîner le modèle et l'évaluer Exercise 5: Résumer et tracer des modèles Exercise 6: Résumés de modèle Exercise 7: Tracer des modèles Exercise 8: Empiler des modèles Exercise 9: Ajouter les prédictions du modèle aux données du tournoi Exercise 10: Créer une couche d'entrée avec plusieurs colonnes Exercise 11: Ajuster le modèle Exercise 12: Évaluer le modèle

Dans ce chapitre, vous construirez des réseaux neuronaux avec plusieurs sorties, qui peuvent servir à résoudre des problèmes de régression à cibles multiples. Vous bâtirez aussi un modèle qui résout simultanément un problème de régression et un problème de classification.

Exercise 1: Modèles à deux sorties Exercise 2: Modèle simple à deux sorties Exercise 3: Ajuster un modèle avec deux sorties Exercise 4: Examiner le modèle (I)Exercise 5: Évaluer le modèle Exercise 6: Modèle unique pour la classification et la régression Exercise 7: Classification et régression dans un seul modèle Exercise 8: Compiler et entraîner le modèle Exercise 9: Inspecter le modèle (II)Exercise 10: Évaluer sur de nouvelles données avec deux mesures Exercise 11: Récapitulatif