Python [Udemy] Ускоренный курс PyTorch (2021)

[Малыш Джон]

Автор: Udemy
Название: Ускоренный курс PyTorch (2021)

Описание:

В этом уроке мы узнаем, как работать с PyTorch. Это одна из самых популярных сред машинного и глубокого обучения. С ним действительно интересно работать и разрабатывать крутые приложения. Итак, я надеюсь, что вы посмотрите это введение и узнаете все о необходимых основах для этого фреймворка.
Здесь Вы познакомитесь со следующими концепциями:
Установка, проверка фреймворка
Тензоры и базовые операции с ними (сложение, вычитание, умножение, деление). В этом видео мы узнаем, как работать с тензорами, как создавать их и осуществлять некоторые базовые операции. Мы также узнаем, как преобразовать массивы NumPy в тензоры PyTorch и наоборот.
Вычисление градиента с помощью Autograd и его оптимизация. Сегодня мы узнаем о пакете Autograd в PyTorch и о том, как с его помощью вычислять градиенты. Вы наверняка помните, что в моделях кластеризации, логистической и линейной регрессиях можно уточнять границы кластеров, формы кривых и положение прямой. Градиент может делать все это, оптимизируя модели.
Обратное распространение ошибки. В этом видео я постараюсь объяснить знаменитый алгоритм Backpropagation.
Градиентный спуск с Autograd. В этом уроке я покажу вам конкретный пример оптимизации модели с автоматическим вычислением градиента Autograd. Мы начнем с реализации алгоритма линейной регрессии, где каждый шаг выполним вручную. Создадим прогнозирующее уравнение и функцию потерь. Затем выполним вычисление градиентов и реализуем алгоритм градиентного спуска для оптимизации наших параметров. Когда завершим эти вычисления, то увидим, как можем заменить вычисленные вручную градиенты.
Пайплайн: автоматизация обучения и оптимизации модели. Заменим вычисленные вручную потери и обновления параметров, используя соответствующие классы PyTorch. Мы также заменим прогнозирование модели вручную, после чего библиотека сможет выполнить за нас весь пайплайн – набор действий, включающий построение модели и ее оптимизацию.
Пакетное обучение: классы Dataset и DataLoader, встроенные датасеты, подгрузка данных из файлов, раскладывание эпох обучения на партии (batches)

Технологии: PyTorch (backward, Dataset, DataLoader, math, nn, optim, utils), NumPy, TensorBoard

Подробнее:

Скачать:

 

[Василий Алибабаевич]

Не мне конечно нравятся умные дефки, особенно когда они при этом еще и симпатичные... но на кого рассчитан этот курс? я вот посмотрел и ни слова не понял... Да и студентов у этой девахи на удеми всего 1 штука (да и тот, надо понимать, всего лишь свора складчиков). Ну что еще тут добавить, я бы ей конечно вдул, ну это само собой.... )) непонятные слова и фразы изрекаемые этим прелестным созданием лично меня очень возбуждают, пойду жену отдеру, пока еще нахожусь под впечатлением от просмотра...

 

[pueraeternis]

Основная проблема в том, это девушка не понимает, о чем рассказывает. Но, как это часто бывает, избавилась от комплекса самозванца и ограничивающих убеждений -- почему бы и не начать преподавать! Хотя самой ей еще многому нужно научиться.