กำหนด Team Lookup
Shared layers ช่วยให้โมเดลใช้ weight matrix เดียวกันในหลายขั้นตอนได้ ในแบบฝึกหัดนี้ คุณจะสร้าง layer ที่ชื่อว่า "team strength" ซึ่งแทนค่าแต่ละทีมด้วยตัวเลขเพียงตัวเดียว แล้วนำตัวเลขนี้ไปใช้กับทั้งสองทีมในโมเดล โมเดลจะเรียนรู้ค่าตัวเลขสำหรับแต่ละทีมที่เหมาะสมทั้งเมื่อทีมนั้นเป็น team_1 และเมื่อเป็น team_2 ในข้อมูลนำเข้า
DataFrame games_season พร้อมใช้งานใน workspace แล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Deep Learning ขั้นสูงด้วย Keras
คำแนะนำการฝึกหัด
- นับจำนวนทีมที่ไม่ซ้ำกัน
- สร้าง embedding layer ที่แปลง ID ของแต่ละทีมให้เป็นตัวเลขเพียงค่าเดียว ซึ่งแทนความแข็งแกร่งของทีมนั้น
- output shape ควรมี 1 มิติ (เนื่องจากต้องการแทนค่าแต่ละทีมด้วยตัวเลขเพียงตัวเดียว)
- input length ควรมี 1 มิติ (เนื่องจากแต่ละทีมถูกแทนด้วย ID เพียงค่าเดียว)
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# 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')