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Carros autônomos, smartphones, mecanismos de busca... A aprendizagem profunda está agora em toda parte. Antes de começar a criar modelos complexos, você se familiarizará com o PyTorch, uma estrutura de aprendizagem profunda. Você aprenderá a manipular tensores, criar estruturas de dados do PyTorch e criar sua primeira rede neural no PyTorch com camadas lineares.
Para treinar uma rede neural no PyTorch, você precisará primeiro entender os componentes adicionais, como as funções de ativação e perda. Você perceberá que o treinamento de uma rede requer a minimização dessa função de perda, o que é feito por meio do cálculo de gradientes. Você aprenderá a usar esses gradientes para atualizar os parâmetros do seu modelo.
Agora que você aprendeu os principais componentes de uma rede neural, você treinará uma usando um loop de treinamento. Você explorará problemas em potencial, como gradientes que desaparecem, e aprenderá estratégias para resolvê-los, como funções de ativação alternativas e ajuste da taxa de aprendizado e do momentum.
Treinar um modelo de aprendizagem profunda é uma arte e, para garantir que nosso modelo seja treinado corretamente, precisamos acompanhar determinadas métricas durante o treinamento, como a perda ou a precisão. Aprenderemos como calcular essas métricas e como reduzir o ajuste excessivo.
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