Khi hoàn thành khoá học Máy học ứng dụng, bạn sẽ áp dụng các khái niệm máy học vào thực tiễn bằng cách lập trình các mô hình trong tf.keras. Bạn sẽ sử dụng Colab làm môi trường lập trình. Colab là phiên bản của Google Jupyter Notebook. Giống như Jupyter Notebook, Colab cung cấp một môi trường lập trình Python tương tác kết hợp văn bản, mã, đồ hoạ và dữ liệu đầu ra của chương trình.
Tê và gấu trúc
Để sử dụng tf.keras, bạn cần có ít nhất một ít hiểu biết về hai thư viện Python nguồn mở sau đây:
- NumPy, giúp đơn giản hoá việc biểu diễn mảng và thực hiện các phép toán đại số tuyến tính.
- pandas, giúp dễ dàng biểu thị các tập dữ liệu trong bộ nhớ.
Nếu bạn chưa hiểu rõ về NumPy hoặc gấu trúc, vui lòng bắt đầu bằng cách thực hiện hai bài tập Colab sau:
- Bài tập NumPy UltraQuick Tutorial trên Colab, cung cấp tất cả thông tin về NumPy bạn cần cho khoá học này.
- gấu trúc UltraQuick Hướng dẫn bài tập Colab, cung cấp tất cả thông tin về gấu trúc mà bạn cần cho khoá học này.
Hồi quy tuyến tính bằng tf.keras
Sau khi có được năng lực về NumPy và gấu trúc, hãy thực hiện hai bài tập thể dục Colab sau đây để khám phá hồi quy tuyến tính và tinh chỉnh siêu tham số trong tf.keras:
- Quy trình hồi quy tuyến tính bằng dữ liệu tổng hợp, bài tập Colab khám phá hồi quy tuyến tính bằng tập dữ liệu đồ chơi.
- Hồi quy tuyến tính bằng bài tập Colab thực tế, hướng dẫn bạn về những loại phân tích bạn nên thực hiện trên tập dữ liệu thực.
Các bài tập lập trình chạy trực tiếp trong trình duyệt (không cần thiết lập!) bằng cách sử dụng nền tảng Colaboratory. Colaboratory được hỗ trợ trên hầu hết các trình duyệt chính và được kiểm thử kỹ lưỡng nhất trên các phiên bản Chrome và Firefox dành cho máy tính. Nếu bạn muốn tải xuống và chạy các bài tập ngoại tuyến, hãy xem các hướng dẫn này để thiết lập môi trường cục bộ.