Performing Basic Feature Engineering in Keras Rezensionen

Andrea G. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Kiana Alessandra V. · Vor fast 4 Jahre überprüft

M R. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Mario R. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Brandon G. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Ang X. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Sanjay B. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Clive N. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Sanjay B. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Cheikh T. · Vor fast 4 Jahre überprüft

chhaya s. · Vor fast 4 Jahre überprüft

very difficult.

Steven S. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Sergio Adriano L. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Brenno M. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Takashi D. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Nicolo L. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Corinna F. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Sophie S. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Guilherme A. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Guilherme A. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Sometimes methods for loading in data is confusing.

Tiego T. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Xiaohui L. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Mojtaba G. · Vor fast 4 Jahre überprüft

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. · Vor fast 4 Jahre überprüft

Samuel D. · Vor fast 4 Jahre überprüft