PyTorch Temelleri
Pytorch Tensors
Broadcastin
Reshaping
Concatenation-Stacking
Automatic Differentiation
(Other more advanced Pytorch functionalities will be shown in the deep learning section as we create our own neural network)
Deep Learning Temelleri
Bir veri bilimi projesine başlanınca nelere dikkat edilmeli ?
Baseline Model
Neden Gradient maksimum artış yönünü verir ?
Neural Network temelleri - Her şey bir fonksiyon olarak düşünülebilir
Harbiden neden kullanıyoruz biz bu Sigmoid'i ?
Modele Non-linearity eklemek ve bu neden gereklidir ?
Neden normalizasyon modeli eğitirken yardımcı olur ? - Inputları aynı mantık
uzayına çekmek
Regularization'ı anlamak
Loss function tanımlanması
Loss function vs Metric - Loss bilgisayar için, metrik bizim için
Batch nedir, boyutu neden önemlidir ?
0'dan Binary Classification
0'dan Multi-class classification
Residual Block
Batch Normalization
Convolutional Neural Network (CNN)
Inputları filtrelemenin outputlar üzerine etkisi
Filtreleri öğrenilebilir yapmak
Özellik bulucu (feature extractor) olarak convolution
Recommendation System with Deep Learning
What is entity embeddings
How to build deeper networks
Visualization of biases and weights of network