[Dành cho người mới bắt đầu] Tìm hiểu phân tích máy học với AutoKeras

Ồ. Nhưng Keras và AutoKeras là gì ? 💬

Keras là một trong những nền tảng học sâu được sử dụng rộng rãi nhất, cùng với TensorFlow. Nó cung cấp một API dễ học cho người mới bắt đầu học máy, nhưng vẫn cung cấp chức năng cấp cao.

AutoKeras là một hệ thống AutoML được phát triển dựa trên Keras. Với mục tiêu "làm cho máy học dễ tiếp cận với tất cả mọi người", nền tảng này sử dụng các cấu trúc mạng để tìm kiếm kiến trúc nơ-ron hiệu quả, cho phép bất kỳ ai cũng có thể học và dự đoán một cách dễ dàng và đơn giản chỉ với vài dòng mã.

Vậy, nó có thể được sử dụng ở đâu?

Những khía cạnh thách thức nhất của mô hình học máy là xác định phương pháp mô hình hóa, điều chỉnh tham số, cũng như kiểm tra và xác thực mạng lưới học sâu. Nói cách khác, việc thiết kế một mô hình phù hợp đòi hỏi nhiều lần thử nghiệm cho đến khi đạt được kết quả mong muốn. Tuy nhiên, AutoKeras có thể tự động hóa quy trình này chỉ với vài dòng mã. Nó sẽ giúp bạn vượt qua nhiều lần thử nghiệm cần thiết để tìm ra mô hình phù hợp trong học máy, và cuối cùng là mô hình và kết quả lý tưởng.

Mục tiêu học tập của khóa học này 📜

• Tìm hiểu cách sử dụng cơ bản bằng cách so sánh AutoKeras và Keras.
• Tận dụng các mô hình phân loại hình ảnh với AutoKeras.
• Nó sử dụng các tính năng chi tiết và nhiều kiến trúc của AutoKeras.
• Chúng tôi sẽ sử dụng các ví dụ để xử lý trước dữ liệu và tạo mô hình dự đoán dữ liệu bằng AutoKeras.

Bạn sẽ trông như thế nào sau khi tham gia khóa học này 📚

• Bạn có thể tìm hiểu về sự khác biệt giữa Keras và AutoKeras.
• Bạn có thể tạo mô hình bằng cách sử dụng Keras và AutoKeras cơ bản.
• Bạn có thể tạo mô hình AutoKeras để phân loại hình ảnh và kiểm tra kết quả dự đoán bằng ví dụ mnist.
• Bạn có thể xác định không gian tìm kiếm thông qua AutoModel và tạo mô hình dự đoán thông qua ImageClassifer.
• Bạn có thể xây dựng các mô hình dự đoán và kiểm tra kết quả bằng AutoKeras dựa trên nhiều ví dụ khác nhau.
  

Hãy xem trước nội dung bài giảng!