PyTorch Temelleri
PyTorch ile derin öğrenmenin temellerini öğrenin! Bu başlangıç düzeyindeki kolay öğrenme yolu, konuşma, görme ve doğal dil işleme dahil olmak üzere birden çok etki alanında makine öğrenmesi modelleri oluşturmaya temel kavramları tanıtır.
Önkoşullar
- Temel Python bilgisi
- Jupyter Notebook'ları kullanma hakkında temel bilgiler
- Makine öğrenmesi hakkında temel bilgiler
Bu öğrenme yolundaki modüller
PyTorch ile makine öğrenmesi modelleri oluşturmak için kullanılan temel kavramları öğrenin. Görüntüleri tanıyan ve sınıflandırır bir sinir ağı modeli eğiteceğiz.
Farklı görüntü işleme görevleri hakkında bilgi edinecek ve görüntü sınıflandırmaya odaklanacak, el yazısı rakamları sınıflandırmak için sinir ağlarının nasıl kullanılacağını ve kedi ve köpek fotoğrafları gibi bazı gerçek dünya görüntülerini öğreneceğiz. En popüler derin öğrenme çerçevelerinden biri olan PyTorch'ı kullanacağız!
Bu modülde, doğal dil metinleriyle ilgilenmek için farklı sinir ağı mimarilerini keşfedeceğiz. Son yıllarda Doğal Dil İşleme (NLP), büyük metin corpora üzerinde denetimsiz eğitim kullanırken dil modellerinin insan dilini daha hızlı "anlama" becerisinin performansından dolayı hızlı bir büyüme yaşadı. Haber başlıklarındaki metinleri 4 kategoriden birine (World, Sports, Business ve Sci-Tech) sınıflandırmak için sözcük paketi (BoW), sözcük ekleme ve yinelenen sinir ağları kullanma gibi farklı NLP teknikleri hakkında bilgi edineceğiz.
Bu Learn modülünde PyTorch ile ses sınıflandırması yapmayı öğreneceksiniz. Ses verileri özellikleri ve ses sinyallerini spektrogramlar adlı görsel bir gösterime dönüştürme hakkında daha fazla bilgi edineceksiniz. Ardından spektrogram görüntülerinde görüntü işlemeyi kullanarak modeli oluşturacaksınız. Doğru, sesi görüntü biçimine dönüştürebilir ve ardından konuşulan sözcüğü sınıflandırmak için görüntü işleme yapabilirsiniz!