Глубокий анализ для программистов с помощью PyTorch и fastai

Многие разработчики программного обеспечения считают, что глубокое обучение предназначено для научных исследователей и математиков. На самом деле современные библиотеки высокого уровня делают его доступным для всех, кто может писать базовый код. Этот текстовый курс поможет вам освоить основные концепции машинного обучения, построить и понять мощные модели с нуля. Вы перейдете от традиционного разработчика к практическому практику машинного обучения, изучая, как готовить данные, тренировать модели и развертывать их в производстве. Этот курс приоритизирует практическое понимание, начиная с четких определений нейронных сетей и градиентного спуска, прежде чем перейти к реализации кода в реальном мире. Что вы узнаете: - Понять основополагающую архитектуру нейронных сетей и моделей глубокого обучения - Очистить, подготовить и увеличить наборы данных изображений с помощью блоков данных fastai - Обучение моделей глубокого обучения для задач классификации с использованием PyTorch под капотом - Внедрение современных методов оценки для измерения точности моделей и предотвращения их чрезмерного подбора - Развертывание обученных моделей в качестве веб-приложений с использованием легких производственных рамок - Устранение распространенных ошибок обучения и оптимизация производительности модели путем систематической отладки Курс начинается с основополагающей терминологии и концептуальных рамок, обеспечивая понимание механики нейронных сетей. Оттуда вы будете читать пошаговые реализации, анализируя реальные примеры кода, которые демонстрируют, как загружать данные, тренировать модели и экспортировать их для использования в реальном мире. Этот курс разработан специально для разработчиков программного обеспечения и программистов, которые только начинают работать с глубоким обучением. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения или продвинутый математический фон, хотя рекомендуется базовое знание Python. Начните читать сегодня, чтобы добавить возможности глубокого обучения в свой инструментарий разработки.