Sobreviver a um impacto de meteoro

Introdução ao Deep Learning com Keras

Miguel Esteban

Data Scientist & Founder

Recapitulando

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# Crie um novo modelo sequencial
model = Sequential()

# Adicione uma camada de entrada e uma densa
model.add(Dense(2, input_shape=(3,),
                activation="relu"))

# Adicione uma camada final com 1 neurônio
model.add(Dense(1))
<

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Compilando

# Compile o modelo que você criou antes
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")

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Treinando

# Treine seu modelo
model.fit(X_train, y_train, epochs=5)

Epoch 1/5
1000/1000 [==============================] - 0s 242us/step - loss: 0.4090
Epoch 2/5
1000/1000 [==============================] - 0s 34us/step - loss: 0.3602
Epoch 3/5
1000/1000 [==============================] - 0s 37us/step - loss: 0.3223
Epoch 4/5
1000/1000 [==============================] - 0s 34us/step - loss: 0.2958
Epoch 5/5
1000/1000 [==============================] - 0s 33us/step - loss: 0.2795
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Prevendo

# Faça previsões em novos dados
preds = model.predict(X_test)

# Veja as previsões
print(preds)

array([[0.6131608 ],
       [0.5175948 ],
       [0.60209155],
       ...,
       [0.55633   ],
       [0.5305591 ],
       [0.50682044]])
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Avaliando

# Avalie seus resultados
model.evaluate(X_test, y_test)

1000/1000 [==============================] - 0s 53us/step
0.25
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O problema em questão

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Previsão científica

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Sua tarefa

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Vamos salvar a Terra!

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