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[教程资料]与Keras一起应用深度学习 [复制链接]

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离线pony8000
 

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53391
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2024-11-19
只看楼主 倒序阅读 使用道具 楼主  发表于: 2019-08-30 11:32:18
MP4 | 视频:AVC 1920x1080 30fps | 音频:AAC 48KHz 2ch | 持续时间:4小时49分钟
类型:电子教学| 语言:英语| 大小:13 GB

利用最常用的高级神经网络API Keras的简单性和模块性,将您的神经网络提升到一个全新的水平
学习
了解单层和多层神经网络模型之间的区别
使用Keras构建简单的逻辑回归模型,深度神经网络,递归神经网络和卷积神经网络
应用L1,L2和辍学正则化来提高您的准确性模型
采用Keras包装与scikit学习贯彻交叉验证
理解模型的精度的限制,
关于
虽然设计神经网络是一个抢手的技能,这是不容易掌握。使用Keras,您可以使用最少的代码应用复杂的机器学习算法。

Keras的应用深度学习首先将带您了解机器学习和Python的基础知识,以深入了解应用Keras开发高效的深度学习解决方案。为了帮助您掌握机器和深度学习之间的差异,本课程将指导您如何构建逻辑回归模型,首先使用scikit-learn,然后使用Keras。您将通过为各种真实场景(如疾病预测和客户流失)创建预测模型,深入研究Keras及其众多模型。您将获得有关如何评估,优化和改进模型以获得最大信息的知识。接下来,您将学习使用Keras Wrapper和scikit-learn交叉验证来评估您的模型。接下来,您将了解如何应用L1,L2,和退出正则化技术,以提高模型的准确性。为了帮助保持准确性,您将掌握应用技术,包括零精度,精度和AUC-ROC评分技术,以便对模型进行微调。
在本课程结束时,您将掌握在构建高级深度神经网络时使用Keras所需的技能。
你可以在这里访问代码文件https://github.com/TrainingByPackt/Applied-Deep-Learning-with-Keras-eLearning
功能
精确解决复杂的机器学习问题
评估,调整和改进您的深度学习模型和解决方案
使用不同类型的神经网络来解决实际问题

主页
https://www.packtpub.com/data/applied-deep-learning-with-keras-elearning

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离线power3

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2024-11-22
只看该作者 沙发  发表于: 2021-08-27 15:52:52
先收蒧下,谢谢分享。
离线tflying

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1567
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2024-06-24
只看该作者 板凳  发表于: 2021-09-27 19:44:31
回复见,谢谢分享哈。