팀 조회 정의하기
공유 레이어를 사용하면 모델이 여러 단계에서 동일한 가중치 행렬을 사용할 수 있습니다. 이 연습 문제에서는 각 팀을 하나의 숫자로 표현하는 "팀 강점" 레이어를 만들겠습니다. 이 숫자는 모델에서 두 팀 모두에 사용됩니다. 모델은 입력 데이터에서 팀이 team_1일 때도, team_2일 때도 잘 동작하도록 각 팀에 대한 숫자를 학습합니다.
games_season DataFrame이 작업 공간에 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Keras로 배우는 Advanced Deep Learning
연습 안내
- 고유 팀 수를 계산하세요.
- 각 팀 ID를 해당 팀의 강점을 나타내는 하나의 숫자로 매핑하는 임베딩 레이어를 만드세요.
- 출력 형태는 1차원이어야 합니다(팀을 하나의 숫자로 표현하려고 하기 때문입니다).
- 입력 길이는 1차원이어야 합니다(각 팀이 정확히 하나의 id로 표현되기 때문입니다).
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Imports
from tensorflow.keras.layers import Embedding
from numpy import unique
# Count the unique number of teams
n_teams = ____(games_season[____]).shape[0]
# Create an embedding layer
team_lookup = Embedding(input_dim=n_teams,
output_dim=____,
input_length=____,
name='Team-Strength')