Глубокий анализ для программистов с помощью PyTorch и fastai

Многие разработчики с трудом преодолевают разрыв между концепциями машинного обучения высокого уровня и фактическим, рабочим кодом. Этот текстовый курс поможет вам разобраться во внутренней работе современных нейронных сетей, показав, как именно создавать и настраивать модели с нуля. Вы получите глубокое, интуитивное понимание математики и кода, которые питают сегодняшние приложения компьютерного зрения и обработки естественного языка. Чтобы понять, как работает глубокое обучение, и как его использовать, мы начнем с основных концепций глубокого обучения. Затем мы перейдем к более сложным методам обучения моделей, которые помогут вам понять основные принципы обучения, а также научиться отлаживать циклы обучение и оптимизировать гиперпараметры. Что вы узнаете: - Понять основные механики нейронных сетей, функции потерь и алгоритмы оптимизации - Создание и настройка моделей глубокого обучения с использованием PyTorch и библиотеки fastai - Внедрение современных методов обучения, включая использование индикаторов скорости обучения и обучение с использованием смешанных методов - Отладка и устранение общих проблем обучения модели, таких как перенастройка и недонастройки - Применять трансферное обучение для адаптации предварительно обученных моделей для пользовательских задач компьютерного зрения - Практикуем структурирование чистого, воспроизводимого кода машинного обучения с использованием современных конвенций Python Этот курс начинается с основных терминов глубокого обучения и фундаментальных математических концепций, а затем переходит к практическим реализациям кода. Вы изучите практические, реальные архитектуры и узнаете, как оптимизировать их для производительности, готовой к производству. Этот курс предназначен для программистов и разработчиков, которые имеют базовые знания Python и хотят перейти к глубокому обучению, не нуждаясь в докторской степени по математике. Не требуется предыдущий опыт машинного обучения. Начните читать уже сегодня, чтобы раскрыть возможности глубинного обучения и с уверенностью создавать более умные приложения.