Глубокое обучение с fastai и PyTorch: минимум формул, минимум кода, максимум эффективности
Обычно на глубокое обучение смотрят с ужасом, считая, что только доктор математических наук или ботан, работающий в крутой айтишной корпорации, могут разобраться в этой теме. Отбросьте стереотипы: любой программист, знакомый с Python, может добиться впечатляющих результатов. Как? С помощью fastai — библиотеки, предоставляющей комфортный интерфейс для решения наиболее популярных задач.
Создатели fastai доказали, что самые модные и актуальные приложения можно делать быстро и не засыпать над скучными теоретическими выкладками и зубодробительными формулами.
Создатели fastai доказали, что самые модные и актуальные приложения можно делать быстро и не засыпать над скучными теоретическими выкладками и зубодробительными формулами.
Жас шектеулері: 16+
Құқық иегері: Питер
Баспа: Питер
Аудармашылар: Дмитрий Акуратер, Дмитрий Брайт
Қағаз беттер: 1060
Дәйексөздер34
Функциональная форма модели называется архитектурой (но будьте внимательны: иногда люди используют термин модель как синоним архитектуры, поэтому может возникнуть путаница).
• Веса теперь называются параметрами.
• Прогнозы вычисляются на основе независимой переменной, которой являются данные, не включающие метки.
• Результаты модели называются прогнозами.
• Веса теперь называются параметрами.
• Прогнозы вычисляются на основе независимой переменной, которой являются данные, не включающие метки.
• Результаты модели называются прогнозами.
Датасет (набор данных) — это просто куча данных, которыми могут быть изображения, электронные письма, финансовые показатели, звуки или что угодно другое. Существует множество бесплатных датасетов, подходящих для обучения моделей
