Azerbaycan PyTorch with Python Eğitimi

Python (R ile birlikte) makine öğrenimi ve veri biliminde baskın dil haline geldi. Artık karmaşık modelleri karmaşık veri kümelerine sığdırmak için yaygın olarak kullanılıyor. PyTorch, doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılan, Torch'u temel alan, Python için açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. Öncelikle Facebook'un yapay zeka araştırma grubu tarafından geliştirildi ve Uber'in olasılıksal programlamaya yönelik Pyro yazılımı bunun üzerine inşa edildi.

Öğrenimi aktarma

Mevcut sinir ağı mimarilerinin ve ağırlıklarının gücünden yararlanın. Bu, görevleri kendi verilerinizle gerçekleştirmek için hassas şekilde ayarlanmış modelleri eğitmeye yönelik güçlü bir tekniktir.

Derin öğrenme ortamı

Diğer derin öğrenme türlerinin, çözmeyi hedefledikleri görevlerin ve bunları PyTorch'ta nasıl uygulayabileceğimizin araştırılması. Örneğin denetimsiz, takviyeli öğrenme.

"PyTorch with Python" eğitimi, OOP deneyimi ve Python'da kendi sınıflarını yazma dahil olmak üzere Python programlama diline aşinalığı varsayar. Biraz matematik, matris cebiri ve olasılık bilgisi faydalı olabilir ancak gerekli değildir.

• Sklearn ve PyTorch gibi popüler python paketlerinden yararlanın
• PyTorch paketini kullanarak hem regresyon hem de sınıflandırma görevleri için ileri beslemeli sinir ağları oluşturun
• Derin öğrenme terminolojisini anlama

Makine öğrenimine giriş

Makine öğrenimi konusuna ve Python'daki makine öğrenimi ortamına kısa bir giriş.

Ön işleme

Veriler için Ön İşleme ardışık düzenleri oluşturma.

Derin öğrenmeye ve PyTorch'a giriş

Derin öğrenme modellerinin eğitimi için PyTorch çerçevesine giriş.

Sinir ağı oluşturma

PyTorch'ta bir sinir ağı modeli için sınıf planı tanımlama.

Eğitim

İleri beslemeli ağları, geri yayılım algoritmasını ve optimizasyonu anlamak.

Denetimli öğrenme

Hem regresyon hem de sınıflandırma görevleri için modeller oluşturma ve eğitme. Bir sinir ağı mimarisi içindeki farklı katmanların ve aktivasyon fonksiyonlarının dikkate alınması ve araştırılması.

Evrişimsel sinir ağları

Görüntü verileriyle öğrenme.