История начинается в один из тех майских дней, когда ветер еще холодный, но многообещающе светит солнце, намекая на скорое лето. Я и мой коллега Джозеф прогуливались по одному из многочисленных ухоженных садов нашего офиса. Будучи менее осторожным, чем Джозеф, меня часто поражали низко свисающие ветки деревьев. Тем временем Джозефа поразили удивительные идеи и проблемы, которые он обсуждал со мной. Одна из этих задач была довольно интересной: как мы могли научить кого-то всем основам PyTorch, начиная с тензоров и заканчивая сверточными нейронными сетями, менее чем за 24 часа?
Разработанный Meta AI (в основном Facebook), PyTorch предоставляет высокоуровневый интерфейс для создания и обучения моделей глубокого обучения. Он стал одной из самых популярных платформ для глубокого обучения, известной своей гибкостью и простотой использования. Исследователи и разработчики используют его для создания и обучения сложных нейронных сетей с поразительной эффективностью.
Даже ChatGPT построен на основе PyTorch.
Он позволяет вам свободно выражать свои идеи в коде, позволяя быстро экспериментировать и создавать прототипы.
Цель была поставлена, исполнение было практически безупречным и теперь представляю вам результат нашей работы, крови и слез: Путь обучения PyTorch
Весь путь обучения вы можете найти здесь:
Этот План обучения состоит из 5 курсов и 2 управляемых проектов. Это краткое изложение всего, что я знаю, и небольшая часть того, что Джозеф знает о PyTorch и ML в целом. Каждый курс важен и ценен, и в совокупности их прохождение не должно занять более 24 часов. Благодаря серии лекций и практических упражнений вы получите глубокое понимание PyTorch и разовьете практические навыки применения своих знаний для решения реальных задач. Он не только охватывает основы PyTorch для машинного обучения, но также дает объяснения, как создавать модели глубокого обучения с помощью PyTorch. Кроме того, он углубляется в теоретические основы машинного обучения, такие как обратное распространение ошибки и функции стоимости.
Давайте углубимся в детали:
Глава 1: Тензор PyTorch, набор данных и увеличение данных
Подготовка данных играет решающую роль в эффективном решении задач машинного обучения. PyTorch, мощная среда глубокого обучения, предлагает множество инструментов, упрощающих загрузку данных. Курс PyTorch Tensor, Dataset и Data Augmentation Fundamentals даст четкое понимание основ и основных принципов PyTorch, уделяя особое внимание манипулированию тензорами, управлению наборами данных и методам увеличения данных.
Этот курс является бесплатным и опубликованным. Вы можете получить к нему доступ, нажав здесь:
2: Линейная регрессия с PyTorch
Этот курс предназначен для того, чтобы дать вам полное понимание моделирования линейной регрессии с использованием платформы PyTorch. Обладая этими навыками, вы будете готовы решать реальные проблемы регрессии и эффективно использовать PyTorch для задач прогнозного анализа. Основное внимание уделяется реализации и практическому применению алгоритмов линейной регрессии для прогнозного анализа.
Этот курс является бесплатным и опубликованным. Вы можете получить к нему доступ, нажав здесь:
3: Классификация с помощью PyTorch
Этот курс, предназначенный для студентов и энтузиастов, дает вам знания и практические навыки для создания мощных и точных моделей классификации с помощью PyTorch. Он предлагает практический опыт обучения, позволяя вам применять свои знания с помощью упражнений и уроков по программированию, поэтому к концу курса вы будете обладать навыками создания, обучения и оценки моделей классификации с помощью PyTorch.
Этот курс является бесплатным и опубликованным. Вы можете получить к нему доступ, нажав здесь:
Шаг 4. Создайте нейронную сеть с помощью PyTorch
В этом курсе вы сосредоточитесь на том, как PyTorch создает и оптимизирует модели нейронных сетей. Мы быстро рассмотрим различные аспекты нейронных сетей PyTorch, предоставив вам прочную основу и все предпосылки, необходимые для создания моделей глубокого обучения. Этот курс, предназначенный для студентов и специалистов, интересующихся машинным и глубоким обучением, предлагает всестороннее понимание теории и практического применения построения и развертывания нейронных сетей.
Этот курс опубликован, и вы можете получить к нему доступ, нажав здесь:
Глава 5: Сверточные нейронные сети с PyTorch
В этом курсе вы получите практические навыки решения реальных задач анализа изображений и компьютерного зрения с использованием PyTorch. Раскройте возможности сверточных нейронных сетей (CNN) и изучите основы свертки, максимального объединения и сверточных сетей. Научитесь обучать свои модели с помощью графических процессоров и использовать предварительно обученные сети для трансферного обучения.
Этот курс опубликован, и вы можете получить к нему доступ, нажав здесь:
Все, что вам нужно, чтобы начать обучение, — это базовое понимание Python для программирования и математика школьного уровня для теории, лежащей в основе концепций ML.
Обратите внимание, что, поскольку это путь обучения, он имеет последовательную структуру, требующую завершения или четкого понимания концепций, изложенных в предыдущих курсах, прежде чем перейти к следующему. Например, чтобы начать курс «Классификация с помощью PyTorch», предварительные условия включают в себя:
- Завершение курса PyTorch: Tensor, Dataset и Data Augmentation.
- Завершение курса линейной регрессии с PyTorch.
or
Хорошее понимание тензоров PyTorch, наборов данных и линейной регрессии.
Мы сделали эти курсы как небольшой учебник для себя и других по основам машинного обучения и PyTorch, а также хотели поделиться им с общественностью, чтобы другие могли быстро и легко получить доступ к этим знаниям. В Когнитивном классе вы можете найти множество БЕСПЛАТНЫХкурсов и проектов по науке о данных или любым другим технологическим темам.
Небольшой бонус:
В дополнение к курсовой работе мы добавили еще 2 проекта для вашей дальнейшей практики и применения ваших навыков PyTorch. В первом проекте вы будете использовать простые правила обучения, чтобы «научить» нейронную сеть распознавать объекты по изображениям и решить большой вопрос: хот-дог или не хот-дог? Во втором проекте у вас будет возможность запустить AI Hotdog Detector как бессерверное приложение Python.
