Hiểu rõ sức mạnh của Học sâu

Học sâu hiện diện ở khắp mọi nơi: trong camera điện thoại thông minh, trợ lý giọng nói và xe tự lái. Nó thậm chí còn hỗ trợ trong việc phát hiện cấu trúc protein và vượt qua con người trong trò chơi cờ vây. Khám phá công nghệ mạnh mẽ này và tìm hiểu cách tận dụng nó thông qua PyTorch, một trong những thư viện học sâu phổ biến nhất.

Hãy đào tạo mạng nơ-ron đầu tiên của quý vị

Trước tiên, hãy làm rõ sự khác biệt giữa học sâu và học máy truyền thống. Quý vị sẽ tìm hiểu về quy trình đào tạo của mạng nơ-ron và cách viết vòng lặp đào tạo. Để thực hiện điều này, quý vị sẽ tạo ra các hàm mất mát cho các vấn đề hồi quy và phân loại, đồng thời sử dụng PyTorch để tính toán đạo hàm của chúng.

Đánh giá và tối ưu hóa mô hình của quý vị

Trong phần sau, quý vị sẽ tìm hiểu về các siêu tham số khác nhau mà quý vị có thể điều chỉnh để cải thiện mô hình của mình. Sau khi tìm hiểu về các thành phần khác nhau của mạng thần kinh, quý vị sẽ có khả năng tạo ra các kiến trúc lớn hơn và phức tạp hơn. Để đánh giá hiệu suất mô hình của bạn, bạn sẽ sử dụng TorchMetrics, một thư viện PyTorch dành cho việc đánh giá mô hình.

Sau khi hoàn thành, quý vị sẽ có khả năng sử dụng PyTorch để giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy trên cả dữ liệu bảng và dữ liệu hình ảnh bằng cách áp dụng học sâu. Một kỹ năng quan trọng đối với các chuyên gia dữ liệu có kinh nghiệm mong muốn phát triển sự nghiệp của mình.

Viết vòng lặp huấn luyện đầu tiên của chúng ta

Create Your Free Account