เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การฝึกโมเดล

ได้เวลาฝึกโมเดลแรกในคอร์สนี้แล้ว และนี่คืองานที่มีความหมายมาก!

จำไว้ว่า ก่อนฝึกโมเดล Keras ต้องคอมไพล์โมเดลก่อนเสมอ ซึ่งทำได้ด้วยเมธอด .compile() โดยรับอาร์กิวเมนต์เช่น optimizer ที่ใช้ในการอัปเดตน้ำหนัก และฟังก์ชัน loss ที่ต้องการลดค่าให้น้อยที่สุด ส่วนการฝึกโมเดลทำได้ง่าย ๆ ด้วยการเรียกเมธอด .fit() โดยส่ง features, labels และจำนวน epochs ที่ต้องการฝึก

โมเดล regression model ที่สร้างในแบบฝึกหัดก่อนหน้าถูกโหลดไว้ให้แล้ว พร้อมกับข้อมูล time_steps และ y_positions ลองฝึกและประเมินผลโมเดลบนข้อมูลชุดเดียวกัน เพื่อดูว่าโมเดลสามารถเรียนรู้วิถีการโคจรของอุกกาบาตได้หรือไม่

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

Deep Learning เบื้องต้นด้วย Keras

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • คอมไพล์โมเดลโดยใช้ optimizer 'adam' และฟังก์ชัน loss 'mse'
  • Fit โมเดลโดยใช้ features และ labels เป็นจำนวน 30 epochs
  • ประเมินผลโมเดลด้วยเมธอด .evaluate() โดยส่ง features และ labels ที่ใช้ในการฝึกโมเดล

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# Compile your model
model.____(____ = ____, ____ = ____)

print("Training started..., this can take a while:")

# Fit your model on your data for 30 epochs
model.____(____,____, epochs = ____)

# Evaluate your model 
print("Final loss value:",model.evaluate(____, ____))
แก้ไขและรันโค้ด