Creating Multi Task Models With Keras
Creating multi-task models with Keras
Training multi-task models with Keras
Showcase this hands-on experience in an interview
In this 1 hour long guided project, you will learn to create and train multi-task, multi-output models with Keras. You will learn to use Keras' functional API to create a multi output model which will be trained to learn two different labels given the same input example. The model will have one input but two outputs. A few of the shallow layers will be shared between the two outputs, you will also use a ResNet style skip connection in the model. If you are familiar with Keras, you have probably come across examples of models that are trained to perform multiple tasks. For example, an object detection model where a CNN is trained to find all class instances in the input images as well as give a regression output to localize the detected class instances in the input. Being able to use Keras' functional API is a first step towards building complex, multi-output models like object detection models. We will be using TensorFlow as our machine learning framework. The project uses the Google Colab environment. You will need prior programming experience in Python. You will also need prior experience with Keras. Consider this to be an intermediate level Keras project. This is a practical, hands on guided project for learners who already have theoretical understanding of Neural Networks, Convolutional Neural Networks, and optimization algorithms like gradient descent but want to understand how to use use Keras to write custom, more complex models than just plain sequential neural networks. Note: This course works best for learners who are based in the North America region. We’re currently working on providing the same experience in other regions.
Prior programming experience in Python. Conceptual understanding of Neural Networks. Prior experience with TensorFlow and Keras is recommended.
Les compétences que vous développerez
Apprendrez étape par étape
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introduction
Create Dataset
Dataset Generator
Create Model
Train the Model
Final Predictions
Comment fonctionnent les projets guidés
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
Foire Aux Questions
Foire Aux Questions
Les projets guidés sont-ils disponible sur ordinateur et sur mobile ?
Qui sont les enseignants pour les projets guidés ?
Puis-je télécharger le travail depuis mon projet guidé une fois que je l'ai terminé ?
De quelle expérience ai-je besoin pour réaliser ce projet guidé ?
Puis-je terminer ce projet guidé directement avec mon navigateur web, au lieu d'installer un logiciel spécial ?
Comment se présente l'expérience d'apprentissage pour les projets guidés ?
D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Etudiants.
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