أجهزة ترميز آلية باستخدام برنامجي PyTorch و Fastai

غالبا ما تتطلب نماذج التعلم العميق كميات هائلة من البيانات الموسومة، ولكن بعض الأنماط الأكثر قوة مخفية في بنية البيانات نفسها. وتحل المرمزات الآلية هذا عن طريق تعلم ضغط وإعادة بناء مدخلاتها دون علامات يدوية. وهذه الدورة المكتوبة ترشدك عبر المفاهيم الأساسية والتنفيذ العملي للمرمزات الأوتوماتيكية، مما يعطيك أداة قيمة للحد من الأبعاد، وكشف الشذوذ، والنمذجة التوليدية. سوف تنتقل من مفاهيم العمارة الأساسية إلى نشر شبكات قوية ذاتية الإشراف. ومن خلال شروحات واضحة وتدريبات منظمة على البرمجة، سوف تفهم كيف تصمم طبقات الاختناقات، وتعيد بناء المدخلات المعقدة، وتنفذ الممارسات الحديثة مثل المشفرات التلقائية المتغيرة (VAE) وبنيات إزالة الضوضاء. ماذا ستتعلم: - فهم البنية الأساسية لأجهزة الترميز الآلي، بما في ذلك أجهزة الترقيم وفك الترميز والاختناقات الكامنة في الفضاء - بناء نماذج إعادة البناء والتدريب عليها باستخدام الاتفاقيات الإطارية لبرنامجي PyTorch وfastai - تنفيذ أجهزة ترميز آلية لإزالة الضوضاء من أجل تنظيف البيانات المتضررة وتحسين متانة النموذج - تصميم أجهزة ترميز تلقائية تنوعية لتوليد نقاط بيانات جديدة تماما من توزيعات الحيز الكامن - تطبيق تمثيلات الحيز الكامن على المهام اللاحقة مثل التجميع وكشف الشذوذ - هيكلة شفرة التعلم العميق باستخدام الطباعة الحديثة للغة بايثون وخطوط الأنابيب النظيفة تبدأ الدورة بالمصطلحات الأساسية والحدس الرياضي وراء فقدان إعادة البناء، مما يضمن لك أساسا متينا. ومن هناك، ستستكشف تنفيذات الرمز خطوة بخطوة، متقدّما من الطبقات الخطية البسيطة إلى المشفرات التلقائية الملفوفة العميقة. هذه الدورة مصممة للمبرمجين ومحبي البيانات الذين يعرفون أساسيات بايثون ويرغبون في توسيع مجموعة أدوات التعلم العميق الخاصة بهم.لا تحتاج إلى خبرة سابقة مع المرمزات الآلية. ابدأ القراءة اليوم لفتح قوة التعلم العميق المشرف ذاتيا.