O vídeo apresenta os conceitos básicos do TensorFlow, uma biblioteca de código aberto e flexível utilizada para construir modelos de deep learning. A biblioteca foi originalmente desenvolvida pela equipe do Google Brain em 2015.
Importando Dados e Dependências
O vídeo começa mostrando como importar um conjunto de dados de churn, que inclui colunas de recursos e uma coluna de destino “churn” que indica se um cliente é provável que cancele (churn) ou não. Em seguida, o apresentador importa as dependências necessárias para o TensorFlow.
Construindo e Compilando um Modelo
Em seguida, o apresentador constrói e compila um modelo de TensorFlow utilizando o Sequential e o Dense do Keras. O modelo é construído em quatro linhas de código, adicionando camadas fully connected (dense) ao neural network. Cada linha de código tem um propósito específico, incluindo a especificação da função de ativação (ReLU) e da dimensão de entrada especificada pelo comprimento da matriz de treinamento.
Compilando e Treinando o Modelo
O modelo é então compilado com três parâmetros-chave:
* Função de perda: entropia cruzada binária
* Otimizador: descida de gradiente estocástica (SGD)
* Métricas: precisão
O modelo é então treinado utilizando o método `fit`, passando os dados de treinamento, a variável alvo e hiperparâmetros como épocas e tamanho de lote.
Fazendo Previsões e Salvando o Modelo
Depois de treinado, o modelo é usado para fazer previsões sobre um conjunto de dados de teste utilizando o método `predict`. O output da previsão é um valor contínuo, que pode ser usado para fazer uma previsão binária (sim/não) ao threshold de 0,5. O modelo é então salvo utilizando `model.save` e recarregado utilizando `load_model`.
Conclusão
O vídeo apresenta os cinco passos básicos para construir um modelo de deep learning com TensorFlow: importar dados, importar dependências, construir e compilar um modelo, treinar e fazer previsões, e salvar e recarregar o modelo. Além disso, o vídeo demonstra como converter um valor contínuo em uma previsão binária e calcular a precisão do modelo.