Machine learning notes

notes.txt

Loss function —This measures how accurate the model is during training. You want to minimize this function to "steer" the model in the right direction.
Optimizer —This is how the model is updated based on the data it sees and its loss function.
Metrics —Used to monitor the training and testing steps. The following example uses accuracy, the fraction of the images that are correctly classified.

Class label = grupo de valores, geralmente a mesma coisa
Keras = API com diversas funções para ML, ela possui diversos datasets para poder treinar seus modelos

exemplo de um problema: se usar uma imagem de 28x28 pixels, vc só vai conseguir testar com uma imagem desse tamanho.

Por que ele decidiu que esses layers são os principais pra esse tipo de modelo?? pq usar o Dense e pq 128 ou 10 nós?

model = keras.Sequential([
    keras.layers.Flatten(input_shape=(28, 28)),
    keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])