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Train and Test a Neural Network Model to read hand written numbers and return the digit.
Practice using One Hot Encoding to build a classifier.
Practice evaluating model performance.
In this 1-hour long project-based course, you will learn how to build a Neural Network Model using Keras and the MNIST Data Set. By the end of the course you will have built a model that will recognize the digits of hand written numbers. You will also be exposed to One Hot Encoding, Neural Network Architecture, Loss Optimizers and Testing of the Model's performance. 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.
Artificial Neural Network
Analytics
Machine Learning
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
Task 1: In this task the Learner will be introduced to the Course Objectives, which is to how to execute a Neural Network on the MNIST Data Set. There will also be a short discussion about the Interface, loading packages, and an Instructor Bio.
Task 2: The Learners will see what a Tensor looks like and then apply that knowledge to 60,000 hand written digits using Keras array_reshape() function.
Task 4: The Learner will then build out the architecture for the Neural Network. Rectified Linear Unit ("RELU") and SoftMax will be used.
Task 5: The Learner will then build out a loss optimizer function using cross_entropy.
Task 6: The Learner will test to see how the model performed using a Confusion Matrix.Task 3: The Learner will get experience creating Testing and Training Data Sets. There are multiple ways to do this and the Instructor will go over two of them in this Task.
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En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
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