Kursus Python: Mengembangkan Model Pembelajaran Mendalam Dengan Python

Pemodelan prediktif dengan pembelajaran mendalam adalah keterampilan yang perlu diketahui oleh pengembang modern.

PyTorch adalah kerangka kerja deep learning open-source utama yang dikembangkan dan dikelola oleh Facebook.

Pada intinya, PyTorch adalah pustaka matematika yang memungkinkan Anda melakukan komputasi yang efisien dan diferensiasi otomatis pada model berbasis grafik. Mencapai ini secara langsung memang menantang, meskipun untungnya, PyTorch API modern menyediakan kelas dan idiom yang memungkinkan Anda mengembangkan rangkaian model pembelajaran mendalam dengan mudah.

Dalam Kursus ini, Anda akan menemukan panduan langkah demi langkah untuk mengembangkan model pembelajaran mendalam di PyTorch.

Setelah menyelesaikan Kursus ini, Anda akan mengetahui:

• Perbedaan antara Torch dan PyTorch serta cara memasang dan mengonfirmasi PyTorch.

• Lima langkah siklus hidup model PyTorch dan cara mendefinisikan, menyesuaikan, dan mengevaluasi model.

• Cara mengembangkan model pembelajaran mendalam PyTorch untuk tugas pemodelan regresi, klasifikasi, dan prediktif.

Ringkasan Kursus PyTorch

Fokus dari Kursus ini adalah menggunakan PyTorch API untuk tugas pengembangan model pembelajaran mendalam yang umum; kita tidak akan mendalami matematika dan teori deep learning.

Cara terbaik untuk mempelajari deep learning di python adalah dengan melakukan. Selami. Anda dapat memutar kembali untuk teori lainnya nanti.

Kami telah merancang setiap contoh kode untuk menggunakan praktik terbaik dan menjadi mandiri sehingga Anda dapat menyalin dan menempelkannya langsung ke proyek Anda dan menyesuaikannya dengan kebutuhan spesifik Anda. Ini akan memberi Anda permulaan yang masif untuk mencoba mencari tahu API dari dokumentasi resmi saja.

Ini adalah Kursus besar, dan karenanya, dibagi menjadi tiga bagian:

• Cara Memasang PyTorch Apa Itu Torch dan PyTorch?

• Cara Memasang PyTorch

• Cara Mengonfirmasi PyTorch Sudah Terinstal

• PyTorch Deep Learning Model Siklus Hidup Langkah 1: Siapkan Data

• Langkah 2: Tentukan Model

• Langkah 3: Latih Model

• Langkah 4: Evaluasi Model