Оценки: 481
11 513 уже зарегистрированы
Create, train, and evaluate a neural network in TensorFlow.
Solve regression problems with neural networks.
In this 2-hour long project-based course, you will learn the basics of using Keras with TensorFlow as its backend and you will learn to use it to solve a basic regression problem. By the end of this project, you will have created, trained, and evaluated a neural network model that, after the training, will be able to predict house prices with a high degree of accuracy. Notes: - 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.
Deep Learning
Artificial Neural Network
Machine Learning
Tensorflow
keras
На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:
Data normalization
Train and Test split
Create a neural network model
Train the model to fit the dataset
Evaluate the model
Visualize the predictions
Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.
На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые
от партнера AS
5 апр. 2020 г.really good instructing throughout the course but still needs to know about the back end process explanations.
от партнера AA
19 сент. 2020 г.You should have some basic understanding of Linear Regression and Libraries being used to get complete use of this project. The instructor done a very good job in explaining the things he have done.
от партнера DK
25 апр. 2020 г.I am new to world of ML/AI and but have been polynomial regression models for over 2 years in my research. This course was just the right applied exposure I needed in ML regression.
от партнера RR
25 июня 2020 г.I had so much fun learning through this guided project, so gonna try more of these
Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.
Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.
Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.
Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.
Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.
Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.
Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.
В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.
Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.
Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.
Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.
