Відгуки: Performing Basic Feature Engineering in Keras

Andrea G. · Відгук надано майже 4 роки тому

Kiana Alessandra V. · Відгук надано майже 4 роки тому

M R. · Відгук надано майже 4 роки тому

Mario R. · Відгук надано майже 4 роки тому

Brandon G. · Відгук надано майже 4 роки тому

Ang X. · Відгук надано майже 4 роки тому

Sanjay B. · Відгук надано майже 4 роки тому

Clive N. · Відгук надано майже 4 роки тому

Sanjay B. · Відгук надано майже 4 роки тому

Cheikh T. · Відгук надано майже 4 роки тому

chhaya s. · Відгук надано майже 4 роки тому

very difficult.

Steven S. · Відгук надано майже 4 роки тому

Sergio Adriano L. · Відгук надано майже 4 роки тому

Brenno M. · Відгук надано майже 4 роки тому

Takashi D. · Відгук надано майже 4 роки тому

Nicolo L. · Відгук надано майже 4 роки тому

Corinna F. · Відгук надано майже 4 роки тому

Sophie S. · Відгук надано майже 4 роки тому

Guilherme A. · Відгук надано майже 4 роки тому

Guilherme A. · Відгук надано майже 4 роки тому

Sometimes methods for loading in data is confusing.

Tiego T. · Відгук надано майже 4 роки тому

Xiaohui L. · Відгук надано майже 4 роки тому

Mojtaba G. · Відгук надано майже 4 роки тому

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. · Відгук надано майже 4 роки тому

Samuel D. · Відгук надано майже 4 роки тому