Supraviețuirea unui impact de meteorit

Introducere în Deep Learning cu Keras

Miguel Esteban

Data Scientist & Founder

Recapitulare

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

# Create a new sequential model
model = Sequential()

# Add and input and dense layer
model.add(Dense(2, input_shape=(3,),
                activation="relu"))

# Add a final 1 neuron layer
model.add(Dense(1))
<

Introducere în Deep Learning cu Keras

Compilarea

# Compiling your previously built model
model.compile(optimizer="adam", loss="mse")

Introducere în Deep Learning cu Keras

Antrenarea

# Train your 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
Introducere în Deep Learning cu Keras

Predicția

# Predict on new data
preds = model.predict(X_test)

# Look at the predictions
print(preds)

array([[0.6131608 ],
       [0.5175948 ],
       [0.60209155],
       ...,
       [0.55633   ],
       [0.5305591 ],
       [0.50682044]])
Introducere în Deep Learning cu Keras

Evaluarea

# Evaluate your results
model.evaluate(X_test, y_test)

1000/1000 [==============================] - 0s 53us/step
0.25
Introducere în Deep Learning cu Keras

Problema în cauză

Introducere în Deep Learning cu Keras

Predicție științifică

Introducere în Deep Learning cu Keras

Sarcina dvs.

Introducere în Deep Learning cu Keras

Să salvăm Pământul!

Introducere în Deep Learning cu Keras

Preparing Video For Download...