PyTorch 기본 사항

PyTorch로 기계 학습 모델을 빌드하는 데 사용되는 주요 개념을 알아봅니다. 이미지를 인식하고 분류하는 신경망 모델을 학습시킵니다.

다양한 컴퓨터 비전 작업에 대해 알아보고 이미지 분류에 중점을 두어 신경망을 사용하여 필기 숫자를 분류하는 방법뿐만 아니라 고양이와 강아지의 사진과 같은 실제 이미지를 분류하는 방법을 알아봅니다. 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크 중 하나인 PyTorch를 사용합니다.

이 모듈에서는 자연어 텍스트를 처리하는 다양한 신경망 아키텍처를 살펴봅니다. 최근 몇 년 동안 NLP(자연어 처리)는 큰 텍스트 말뭉치에 대한 비감독 학습을 사용하면서 인간의 언어를 더 빨리 정확하게 "이해"하는 언어 모델의 성능으로 인해 빠르게 성장했습니다. 뉴스 헤드라인에서 4개 범주(세계, 스포츠, 비즈니스 및 과학 기술) 중 하나로 텍스트를 분류하기 위한 BoW(단어 모음), 단어 포함 및 반복 인공신경망 사용과 같은 다양한 NLP 기술에 대해 알아봅니다.

이 Learn 모듈에서는 PyTorch를 사용하여 오디오 분류를 수행하는 방법을 알아봅니다. 오디오 데이터 기능 및 사운드 신호를 분광이라는 시각적 표현으로 변환하는 방법에 대해 자세히 알아봅니다. 그런 다음, 스펙트로그램 이미지에서 컴퓨터 비전을 사용하여 모델을 빌드합니다. 맞습니다. 오디오를 이미지 형식으로 변환한 후 컴퓨터 비전을 사용하여 음성 단어를 분류할 수 있습니다.