Introducere în deep learning

Introducere în Deep Learning în Python

Dan Becker

Data Scientist and contributor to Keras and TensorFlow libraries

Imaginați-vă că lucrați la o bancă

  • Trebuie să prognozați câte tranzacții va efectua fiecare client anul viitor
Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.003.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.004.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.005.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.006.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.007.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.008.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.009.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.011.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.012.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.013.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.014.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.015.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.016.png

Introducere în Deep Learning în Python

Exemplu văzut prin regresia liniară

ch1_1.017.png

Introducere în Deep Learning în Python

Interacțiuni

  • Rețelele neuronale modelează bine interacțiunile
  • Deep learning folosește rețele neuronale deosebit de puternice
    • Text
    • Imagini
    • Videoclipuri
    • Audio
    • Cod sursă
Introducere în Deep Learning în Python

Structura cursului

  • Primele două capitole se concentrează pe cunoștințe conceptuale
    • Depanarea și ajustarea modelelor de deep learning pentru probleme clasice de predicție
    • Construirea bazei pentru aplicații moderne
  • Acestea vor fi valorificate în capitolele trei și patru
Introducere în Deep Learning în Python

Construiți și ajustați modele de deep learning cu keras

import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.models import Sequential
predictors = np.loadtxt('predictors_data.csv', delimiter=',')
n_cols = predictors.shape[1]
model = Sequential()

model.add(Dense(100, activation='relu', input_shape = (n_cols,)))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
Introducere în Deep Learning în Python

Modelele de deep learning surprind interacțiunile

ch1_1.033.png

Introducere în Deep Learning în Python

Modelele de deep learning surprind interacțiunile

ch1_1.034.png

Introducere în Deep Learning în Python

Modelele de deep learning surprind interacțiunile

ch1_1.035.png

Introducere în Deep Learning în Python

Interacțiuni în rețeaua neuronală

ch1_1.037.png

Introducere în Deep Learning în Python

Interacțiuni în rețeaua neuronală

ch1_1.038.png

Introducere în Deep Learning în Python

Interacțiuni în rețeaua neuronală

ch1_1.039.png

Introducere în Deep Learning în Python

Interacțiuni în rețeaua neuronală

ch1_1.040.png

Introducere în Deep Learning în Python

Interacțiuni în rețeaua neuronală

ch1_1.041.png

Introducere în Deep Learning în Python

Să exersăm!

Introducere în Deep Learning în Python

Preparing Video For Download...