Effectuer une ingénierie simple des caractéristiques dans Keras avis

Sanjay B. · Examiné il y a plus de 3 ans

Clive N. · Examiné il y a plus de 3 ans

Sanjay B. · Examiné il y a plus de 3 ans

Cheikh T. · Examiné il y a plus de 3 ans

chhaya s. · Examiné il y a plus de 3 ans

very difficult.

Steven S. · Examiné il y a plus de 3 ans

Sergio Adriano L. · Examiné il y a plus de 3 ans

Brenno M. · Examiné il y a plus de 3 ans

Takashi D. · Examiné il y a plus de 3 ans

Nicolo L. · Examiné il y a plus de 3 ans

Corinna F. · Examiné il y a plus de 3 ans

Sophie S. · Examiné il y a plus de 3 ans

Guilherme A. · Examiné il y a plus de 3 ans

Guilherme A. · Examiné il y a plus de 3 ans

Sometimes methods for loading in data is confusing.

Tiego T. · Examiné il y a plus de 3 ans

Xiaohui L. · Examiné il y a plus de 3 ans

Mojtaba G. · Examiné il y a plus de 3 ans

Finally got through the lab after a few attempts, the use of the min max function here, which relies on pandas functionality, is not intuitive. I would have preferred if we instead used a normalization layer which is native to tensorflow. Furthermore, setting random seeds so the work is reproducible/verifiable would be helpful in quantifying the model improvements and incorporating that in the notebook. The instructions for predictions on the test dataset weren't very clear to me. I think there's a missed opportunity here to do things like [(X, y)] = test_ds.take(1), model.predict(X), and likewise feature_layer(X) to help the student understand what's happening under the good. Thank you!

Pritam D. · Examiné il y a plus de 3 ans

Samuel D. · Examiné il y a plus de 3 ans

Adriana B. · Examiné il y a plus de 3 ans

Ritish A. · Examiné il y a plus de 3 ans

Anna Elisabetta Z. · Examiné il y a plus de 3 ans

Snehashis J. · Examiné il y a plus de 3 ans

Mohammad A. · Examiné il y a plus de 3 ans

Mark M. · Examiné il y a plus de 3 ans