Keras での基本的な特徴量エンジニアリングの実行 のレビュー

Sometimes methods for loading in data is confusing.

Tshehla Tiego · 4年弱前にレビュー済み

Luo Xiaohui · 4年弱前にレビュー済み

Goudarzi Mojtaba · 4年弱前にレビュー済み

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!

Dodeja Pritam · 4年弱前にレビュー済み

Drolet Samuel · 4年弱前にレビュー済み

Baranek Adriana · 4年弱前にレビュー済み

Adhikari Ritish · 4年弱前にレビュー済み

Ziri (IT) Anna Elisabetta · 4年弱前にレビュー済み

Jha Snehashis · 4年弱前にレビュー済み

Alamin Mohammad · 4年弱前にレビュー済み

Munsell Mark · 4年弱前にレビュー済み

Trainor Dany · 4年弱前にレビュー済み

Picaud Victor · 4年弱前にレビュー済み

Bhattacharya Supratim · 4年弱前にレビュー済み

Srivastava Shivam · 4年弱前にレビュー済み

Klebanov Alexander · 4年弱前にレビュー済み

Klebanov Alexander · 4年弱前にレビュー済み

The instructions around get_scal are not clear, possibly not correct. It says get_scal takes a list of features. In your solution, it takes only one feature. The minmax function hardcodes train[feature]. Given what's previously taught in the class, I was expecting the use of tf.keras.layers.Normalization for this normalization. I think the language/solution could be improved upon. I'm going to try and do this lab on my own to try and get to the end solution. Thank you!

Dodeja Pritam · 4年弱前にレビュー済み

DE Ayan · 4年弱前にレビュー済み

Shi Liu · 4年弱前にレビュー済み

D GAYATHRI · 4年弱前にレビュー済み

The lab is just copy and paste from the video

Chica Castaño Santiago · 4年弱前にレビュー済み

Kye Hyungil · 4年弱前にレビュー済み