Creating Multi Task Models With Keras

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Neste Projeto guiado gratuito, você irá:

Creating multi-task models with Keras

Training multi-task models with Keras

Mostre essa experiência prática em uma entrevista

2 hours
Intermediário
Sem necessidade de download
Vídeo em tela dividida
Inglês
Apenas em desktop

In this 1 hour long guided project, you will learn to create and train multi-task, multi-output models with Keras. You will learn to use Keras' functional API to create a multi output model which will be trained to learn two different labels given the same input example. The model will have one input but two outputs. A few of the shallow layers will be shared between the two outputs, you will also use a ResNet style skip connection in the model. If you are familiar with Keras, you have probably come across examples of models that are trained to perform multiple tasks. For example, an object detection model where a CNN is trained to find all class instances in the input images as well as give a regression output to localize the detected class instances in the input. Being able to use Keras' functional API is a first step towards building complex, multi-output models like object detection models. We will be using TensorFlow as our machine learning framework. The project uses the Google Colab environment. You will need prior programming experience in Python. You will also need prior experience with Keras. Consider this to be an intermediate level Keras project. This is a practical, hands on guided project for learners who already have theoretical understanding of Neural Networks, Convolutional Neural Networks, and optimization algorithms like gradient descent but want to understand how to use use Keras to write custom, more complex models than just plain sequential neural networks. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.

Requisitos

Prior programming experience in Python. Conceptual understanding of Neural Networks. Prior experience with TensorFlow and Keras is recommended.

Habilidades que você desenvolverá

  • Deep Learning

  • Machine Learning

  • Tensorflow

  • Computer Vision

  • keras

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Introduction

  2. Create Dataset

  3. Dataset Generator

  4. Create Model

  5. Train the Model

  6. Final Predictions

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

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Perguntas Frequentes – FAQ

Como seu espaço de trabalho tem uma área de trabalho na nuvem dimensionada para notebooks e computadores desktop, os projetos guiados não estão disponíveis para dispositivos móveis.

Os instrutores do projeto guiado são especialistas no assunto, têm experiência com a habilidade, a ferramenta ou o domínio do projeto e amam compartilhar seus conhecimentos para ajudar milhões de aprendizes do mundo todo.

Você pode baixar e manter todos os arquivos que foram criados para seu projeto guiado. Para fazer isso, você pode usar o recurso "Navegador de arquivos" enquanto acessa a área de trabalho na nuvem.

Na parte superior da página, você pode clicar no nível de experiência deste projeto guiado para visualizar os pré-requisitos de conhecimento. Em cada nível dos projetos guiados, seu instrutor o guiará passo a passo.

Sim, tudo o que você precisa para completar o projeto guiado estará disponível em uma área de trabalho na nuvem disponível no seu navegador.

Você aprenderá na prática ao completar tarefas em um ambiente com tela dividida, diretamente em seu navegador. No lado esquerdo da tela, você completa a tarefa no seu espaço de trabalho. No lado direito, você assiste a um instrutor que o guiará pelo projeto, passo a passo.