Derin Öğrenmenin Gücünü Anlamak

Derin öğrenme her yerde: akıllı telefon kameralarında, sesli asistanlarda ve sürücüsüz arabalarda. Hatta protein yapılarının keşfedilmesine ve Go oyununda insanları yenmesine yardımcı olmuştur. Bu güçlü teknolojiyi keşfedin ve en popüler derin öğrenme kütüphanelerinden biri olan PyTorch'u kullanarak bu teknolojiden nasıl yararlanabileceğinizi öğrenin.

İlk sinir ağınızı eğitin

İlk olarak, derin öğrenme ile "klasik" makine öğrenimi arasındaki farkı ele alalım. Sinir ağının eğitim sürecini ve eğitim döngüsünü nasıl yazacağınızı öğreneceksiniz. Bunu yapmak için, regresyon ve sınıflandırma problemleri için kayıp fonksiyonları oluşturacak ve PyTorch'u kullanarak bunların türevlerini hesaplayacaksınız.

Modelinizi değerlendirin ve iyileştirin

İkinci yarıda, modelinizi iyileştirmek için ayarlayabileceğiniz farklı hiperparametreleri öğrenin. Sinir ağının farklı bileşenlerini öğrendikten sonra, daha büyük ve daha karmaşık mimariler oluşturabileceksiniz. Model performansınızı ölçmek için, model değerlendirmesi için bir PyTorch kütüphanesi olan TorchMetrics'i kullanacaksınız.

Tamamlandığında, PyTorch'u kullanarak derin öğrenme ile hem tablo hem de görüntü verilerinde sınıflandırma ve regresyon problemlerini çözebileceksiniz. Kariyerlerinde ilerlemek isteyen deneyimli veri uzmanları için hayati bir yetkinlik.

Aşırı uyumu anlama

PyTorch ile Deep Learning'e Giriş

Uygulamalı interaktif egzersiz