Selamat datang kembali semuanya.
Kami baru belajar cara menggunakan estimator tensor.
Jadi, mari kita bebaskan latihan proyek.
Dalam kuliah ini kita akan membahas buku catatan proyek yang sebenarnya dan kuliah berikutnya
akan membahas solusinya.
Jadi mari kita periksa apa yang dibutuhkan proyek ini.
OK jadi jika Anda datang ke folder 22 deep learning dan kemudian pilih latihan proyek tensor flow ini akan
menjadi notebook yang pada dasarnya menggambarkan proyek itu.
Jadi untuk proyek ini jalankan putaran menyelesaikan bagian pembelajaran dalam dengan berbicara tentang kumpulan data otentikasi
bank.
Jadi jika Anda memeriksa dataset ini pada dasarnya data ini terdiri dari lima kolom sekelompok data gambar.
Dan ide di balik dataset ini sebenarnya mengklasifikasikan bank sekarang sebagai pemalsuan atau uang kertas palsu versus
bank nyata.
Jadi yang mereka lakukan adalah mengambil banyak data gambar seperti varians skewness kurtosis dan entropi.
Anda tidak perlu terlalu khawatir tentang itu pada dasarnya hanya beberapa pemeriksaan di bawah
mikroskop tetapi ini memiliki beberapa nilai untuk mereka dan memiliki bilangan bulat kelas 0 atau 1 yang menunjukkan apakah itu asli atau tidak.
Jadi apa yang akan Anda lakukan pada dasarnya adalah persis apa yang kami lakukan dalam kuliah terakhir tetapi
menerapkannya pada dataset baru serta sedikit lebih banyak.
Jadi Anda bisa memeriksa kepala dataset Anda akan melakukan sedikit analisis data
eksplorasi dengan seaborne membuat Plumber di sini lagi
Atau jika Anda mendapatkan beberapa peringatan karena versi PI mereka dan kemudian Anda dapat melanjutkan
melalui persiapan data.
Kami akan meminta Anda untuk benar-benar mengukur data secara teknis tidak perlu diberikan data ini.
Tapi itu selalu praktik yang baik dengan pembelajaran mendalam dan Anda sendiri yang berhasil.
Jadi Anda akan melalui dan menggunakan scaler standar untuk melakukan itu seperti yang telah kami lakukan
sebelumnya di beberapa kuliah lain daripada Anda akan melakukan tes split Anda, mereka akan turun ke bagian aliran tensor.
Kami akan membuat kolom fitur Anda akan membuat classifier DNN yang mengklasifikasikan network neural yang mendalam mengaturnya
menjadi dua kelas dan Anda dapat bermain-main untuk menekan di lapisan unit serta ukuran batch
yang semacam itu.
Jadi Anda akan membuat fungsi input Panas Anda dan kemudian Anda akan mengevaluasi model Anda pada dasarnya langkah demi
langkah apa yang kami lakukan dalam kuliah sebelumnya dengan kumpulan data baru.
Dan sebagai perbandingan opsional Anda harus mendapatkan hasil yang sangat baik dengan jaringan saraf pada
set data ini, set data sebenarnya sangat terpisah.
Jadi, sebagai perbandingan opsional, kami dapat melakukannya saat Anda belajar membuat sikat di klasifikasi hutan dan melihat bagaimana
membandingkannya dengan jaringan saraf Anda yang sebenarnya.
Apakah layak untuk benar-benar melakukan analisis jaringan saraf atau data sangat mudah dipisahkan sehingga bahkan
sesuatu seperti classifier kekuatan acak dapat dengan mudah mengklasifikasikan kedua jenis uang kertas dan Anda perhatikan
bahwa kekuatan Ranleigh juga berkinerja sangat baik.
Dan satu sen pada perpecahan jaringan saraf Anda atau pengklasifikasi ulang informasi sebenarnya dapat bekerja dengan baik jadi
ingatlah itu.
Jangan terlalu terkejut jika Anda mendapatkan ketepatan sempurna dan mengingat skor EF 1.
OK jadi itu proyekmu.
Kami akan menemui Anda di kuliah berikutnya untuk solusinya.