Podstawy głębokiego uczenia się z PyTorch i fastai

Głębokie uczenie się zmienia sposób rozwiązywania złożonych problemów, ale wielu programistów uważa, że wymaga to zaawansowanych stopni matematycznych. Ten kurs przełamuje te bariery, pokazując, jak trenować wysoce dokładne sieci neuronowe za pomocą dostępnych, pierwszych podejść do kodowania. Przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć do pisania czystego, funkcjonalnego kodu głębokiego uczenia się, który zapewnia wyniki w świecie rzeczywistym. Zaczynając od podstawowych definicji, poznasz sposób uczenia sieci nerwowych, jak przygotować dane i jak dostroić wstępnie wyszkolone modele. Po drodze zdobędziesz praktyczne doświadczenie z nowoczesnymi praktykami, w tym uczeniem transferowym, optymalizacją wydajności i podstawową oceną modelu. Czego się nauczysz: Zrozum podstawową mechanikę sieci neuronowych, zejście gradientu i funkcje strat; Buduj i trenuj widzenie komputerowe i modele przetwarzania języka naturalnego za pomoca fastai i PyTorch; Zastosuj uczenie transferowe, aby dostosować najnowocześniejsze wstępne modele do niestandardowych zbiorów danych; Wyczyść, wstępny proces i sprawnie strukturyzuj dane dla potoków głędkiego uczenie; Debuguj pętle szkoleniowe i rozwiązuj typowe problemy, takie jak nadmierne i niedopasowanie; Poznaj nowoczesne rozważania dotyczące wdrażania, aby Twoje modele były dostępne w środowiskach produkcyjnych.