Treinamento e validação com o Keras

Create Your Free Account

or

By continuing, you accept our Terms of Use, our Privacy Policy and that your data is stored in the USA.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao TensorFlow em Python

IntermediárioNível de habilidade

4.9+

34 reviews

Iniciar curso de graça

Antes de criar modelos avançados no TensorFlow 2, você precisa primeiro entender os conceitos básicos. Neste capítulo, você aprenderá a definir constantes e variáveis, realizar adição e multiplicação de tensores e calcular derivadas. Conhecimento de álgebra linear será útil, mas não necessário.

Exercise 1: Constantes e variáveis Exercise 2: Definição de dados como constantes Exercise 3: Definição de variáveis Exercise 4: Operações básicas Exercise 5: Realização de multiplicação por elementos Exercise 6: Fazer previsões com a multiplicação de matrizes Exercise 7: Somando as dimensões do tensor Exercise 8: Operações avançadas Exercise 9: Reformulação de tensores Exercise 10: Otimização com gradientes Exercise 11: Trabalho com dados de imagem

Neste capítulo, você aprenderá a criar, resolver e fazer previsões com modelos no TensorFlow 2. Você se concentrará em uma classe simples de modelos - o modelo de regressão linear - e tentará prever os preços das moradias. Ao final do capítulo, você saberá como carregar e manipular dados, construir funções de perda, realizar minimização, fazer previsões e reduzir o uso de recursos com treinamento em lote.

Exercise 1: Dados de entrada Exercise 2: Carregar dados usando pandas Exercise 3: Definir o tipo de dados Exercise 4: Funções de perda Exercise 5: Funções de perda no TensorFlow Exercise 6: Modificação da função de perda Exercise 7: Regressão linear Exercise 8: Configure uma regressão linear Exercise 9: Treinar um modelo linear Exercise 10: Regressão linear múltipla Exercise 11: Treinamento em lote Exercise 12: Preparando-se para o treinamento em lote Exercise 13: Treinamento de um modelo linear em lotes

Os capítulos anteriores ensinaram a você como criar modelos no TensorFlow 2. Neste capítulo, você aplicará essas mesmas ferramentas para criar, treinar e fazer previsões com redes neurais. Você aprenderá a definir camadas densas, aplicar funções de ativação, selecionar um otimizador e aplicar regularização para reduzir o excesso de ajuste. Você aproveitará a flexibilidade do TensorFlow usando álgebra linear de baixo nível e operações de alto nível do Keras API para definir e treinar modelos.

Exercise 1: Camadas densas Exercise 2: A álgebra linear de camadas densas Exercise 3: A abordagem de baixo nível com vários exemplos Exercise 4: Usando a operação de camada densa Exercise 5: Funções de ativação Exercise 6: Problemas de classificação binária Exercise 7: Problemas de classificação multiclasse Exercise 8: Otimizadores Exercise 9: Os perigos dos mínimos locais Exercise 10: Evitar mínimos locais Exercise 11: Treinamento de uma rede no TensorFlow Exercise 12: Inicialização no TensorFlow Exercise 13: Definição do modelo e da função de perda Exercise 14: Treinamento de redes neurais com o TensorFlow

No capítulo final, você usará APIs de alto nível no TensorFlow 2 para treinar um classificador de letras da língua de sinais. Você usará o Keras APIsequencial e funcional para treinar, validar, fazer previsões e avaliar modelos. Você também aprenderá a usar o Estimators API para simplificar o processo de definição e treinamento de modelos e evitar erros.

Exercise 1: Definição de redes neurais com o Keras Exercise 2: O modelo sequencial no Keras Exercise 3: Compilação de um modelo sequencial Exercise 4: Definição de um modelo de múltiplas entradas Exercise 5: Treinamento e validação com o Keras

Exercício atual

Exercise 6: Treinamento com o Keras Exercise 7: Métricas e validação com o Keras Exercise 8: Detecção de sobreajuste Exercise 9: Avaliação de modelos Exercise 10: Modelos de treinamento com os Estimadores API Exercise 11: Preparando-se para treinar com os Estimadores Exercise 12: Definição de estimadores Exercise 13: Parabéns!