Оптимизатор — это метод повышения производительности Модели (Model) Глубокого обучения (Deep Learning). Эти алгоритмы сильно влияют на Долю правильных ответов (Accuracy) и скорость обучения. При обучении модели глубокого обучения нам необходимо изменить Веса (Weights) – коэффициенты, которые присваиваются каждому Признаку-столбцу (Feature) и передают важность этого соответствующего признака при прогнозировании. Более того, веса позволяют минимизировать Функцию потерь (Loss Function). Чем меньше ее значение, тем ближе предсказание модели к реальным значениям...

Keras — это библиотека глубокого обучения, представляющая из себя высокоуровневый API, написанный на Python. По сути это интерфейс для работы с другой, более сложной библиотекой — TensorFlow. Задача 1 Обучите модель линейной регрессии средствами библиотеки Keras. Метод fit() напечатает на экране прогресс обучения и значение ошибки. Чтобы формат ответа был понятным, добавьте в этот метод аргумент verbose=2, где 2 означает вывод в консоль. Если указать 0, то его не будет вовсе; если — 1, то вывод предназначен для Jupyter Notebook...