Overleven na een meteoorinslag

Introductie tot Deep Learning met Keras

Miguel Esteban

Data Scientist & Founder

Terugblik

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

# Maak een nieuw sequentieel model
model = Sequential()

# Voeg een input- en dense-laag toe
model.add(Dense(2, input_shape=(3,),
                activation="relu"))

# Voeg een laatste laag met 1 neuron toe
model.add(Dense(1))
<

Introductie tot Deep Learning met Keras

Compileren

# Compileer je eerder gebouwde model
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")

Introductie tot Deep Learning met Keras

Trainen

# Train je model
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
Introductie tot Deep Learning met Keras

Voorspellen

# Voorspel op nieuwe data
preds = model.predict(X_test)

# Bekijk de voorspellingen
print(preds)

array([[0.6131608 ],
       [0.5175948 ],
       [0.60209155],
       ...,
       [0.55633   ],
       [0.5305591 ],
       [0.50682044]])
Introductie tot Deep Learning met Keras

Evalueren

# Evalueer je resultaten
model.evaluate(X_test, y_test)

1000/1000 [==============================] - 0s 53us/step
0.25
Introductie tot Deep Learning met Keras

Het probleem

Introductie tot Deep Learning met Keras

Wetenschappelijke voorspelling

Introductie tot Deep Learning met Keras

Jouw taak

Introductie tot Deep Learning met Keras

Laten we de aarde redden!

Introductie tot Deep Learning met Keras

Preparing Video For Download...