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  3. Introdução à aprendizagem profunda com PyTorch
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    Introdução ao PyTorch, uma biblioteca de aprendizagem profunda

    Gratuito

    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.

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    Treinando nossa primeira rede neural com o PyTorch

    Para treinar uma rede neural no PyTorch, primeiro você precisa entender o trabalho de uma função de 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 e, por fim, escreverá seu primeiro loop de treinamento.

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    Arquitetura de rede neural e hiperparâmetros

    Os hiperparâmetros são parâmetros, geralmente escolhidos pelo usuário, que controlam o treinamento do modelo. O tipo de função de ativação, o número de camadas no modelo e a taxa de aprendizado são todos hiperparâmetros do treinamento da rede neural. Juntos, descobriremos os hiperparâmetros mais importantes de uma rede neural e como modificá-los.

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    Avaliação e aprimoramento de modelos

    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. Você aprenderá a calcular essas métricas e a reduzir o excesso de ajuste usando um conjunto de dados de imagens como exemplo.

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