Innføring
Dyp læring er en avansert form for maskinlæring som prøver å etterligne måten den menneskelige hjernen lærer. I økende grad brukes dyp læring til å bygge komplekse modeller som støtter kunstig intelligens-utfordringer som datavisjon og naturlig språkbehandling.
Azure Databricks er et godt utvalg av plattformer for opplæring av dype læringsmodeller av flere grunner:
- Det gjør det mulig å arbeide med de store datamengdene som trengs for effektivt å lære opp dype læringsmodeller.
- Det gir støtte for skalerbare GPU-baserte klynger, som gir den beste ytelsen for de typer matrise- og vektoroperasjoner som opplæring i dyp læringsmodell innebærer.
- Vanlige rammeverk for dyp læring, for eksempel PyTorch og TensorFlow , forhåndsinstalleres i Azure Databricks ML-klynger. som er andre nyttige biblioteker som Horovod for distribuert opplæring av dype læringsmodeller.
Denne modulen gir en innføring i noen av kjerneprinsippene for dyp læring, med fokus på hvordan du bruker PyTorch i Azure Databricks.
Tips
Hvis du vil ha en mer generell innføring i dyp læring, anbefaler vi at du fullfører opplæringsmodellen og evaluerer modulen for dype læringsmodeller . som inneholder noe av den samme informasjonen som denne modulen, men dekker flere konsepter og implementeringsemner i mer dybde.