[AI] Phân loại nhị phân sử dụng tensorflow keras
Mục Lục:
- Giới thiệu
- Chuẩn bị dữ liệu
- Xây dựng mô hình phân loại nhị phân
- Huấn luyện mô hình
- Đánh giá hiệu suất
- Tổng kết
1. Giới thiệu
Trong video này, tôi sẽ hướng dẫn cách xây dựng một mô hình phân loại nhị phân sử dụng Keras và TensorFlow. Đây là một bài hướng dẫn dành cho những người mới học và chưa có kiến thức cơ bản về phân chia dữ liệu huấn luyện và xác thực. Trong bài giảng này, chúng ta sẽ sử dụng một tập dữ liệu về chất lượng rượu vang để dự đoán chất lượng của rượu dựa trên các thuộc tính hóa học. Tập dữ liệu này được chia thành Hai nhãn: rượu tốt và rượu kém. Chúng ta sẽ tiến hành chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình mạng neural và đánh giá hiệu suất của mô hình.
2. Chuẩn bị dữ liệu
Trước tiên, chúng ta cần tải dữ liệu và kiểm tra nhanh một số hàng đầu của nó. Sau đó, chúng ta sẽ chuyển đổi nhãn từ dạng số sang dạng nhị phân.
3. Xây dựng mô hình phân loại nhị phân
Chúng ta sẽ sử dụng thư viện Keras để xây dựng mô hình phân loại nhị phân. Mô hình sẽ có hai lớp ẩn với số đơn vị tùy chọn và lớp cuối cùng sử dụng hàm kích hoạt sigmoid để dự đoán xác suất phân loại.
4. Huấn luyện mô hình
Chúng ta sẽ sử dụng hàm mất mát "binary cross entropy" và bộ tối ưu hóa chuẩn "Adam" để huấn luyện mô hình. Chúng ta sẽ điều chỉnh số lượng Epochs để tăng độ chính xác của mô hình.
5. Đánh giá hiệu suất
Chúng ta sẽ đánh giá hiệu suất của mô hình bằng cách tính các chỉ số như độ chính xác, độ chính xác chéo, độ phủ và F1-Score.
6. Tổng kết
Trong bài viết này, chúng ta đã học cách xây dựng một mô hình phân loại nhị phân sử dụng Keras và TensorFlow. Chúng ta đã tiến hành chuẩn bị dữ liệu, xây dựng mô hình và đánh giá hiệu suất của nó. Mô hình đã đạt được hiệu suất tương đối tốt trong việc dự đoán chất lượng của rượu vang dựa trên các thuộc tính hóa học.
Keyword: mô hình phân loại nhị phân, Keras, TensorFlow, chất lượng rượu vang
Emoji: 🍷