Training Pelatihan Kursus Jasa Python | Mengembangkan Model Pembelajaran Mendalam Dengan Python

Pemodelan prediktif dengan pembelajaran mendalam adalah keterampilan yang perlu diketahui oleh pengembang modern.

PyTorch adalah kerangka kerja deep learning open-source utama yang dikembangkan dan dikelola oleh Facebook.

Pada intinya, PyTorch adalah pustaka matematika yang memungkinkan Anda melakukan komputasi yang efisien dan diferensiasi otomatis pada model berbasis grafik. Mencapai ini secara langsung memang menantang, meskipun untungnya, PyTorch API modern menyediakan kelas dan idiom yang memungkinkan Anda mengembangkan rangkaian model pembelajaran mendalam dengan mudah.

Dalam Kursus ini, Anda akan menemukan panduan langkah demi langkah untuk mengembangkan model pembelajaran mendalam di PyTorch.

Setelah menyelesaikan Kursus ini, Anda akan mengetahui:

• Perbedaan antara Torch dan PyTorch serta cara memasang dan mengonfirmasi PyTorch.
• Lima langkah siklus hidup model PyTorch dan cara mendefinisikan, menyesuaikan, dan mengevaluasi model.
• Cara mengembangkan model pembelajaran mendalam PyTorch untuk tugas pemodelan regresi, klasifikasi, dan prediktif.

Ringkasan Kursus PyTorch

Fokus dari Kursus ini adalah menggunakan PyTorch API untuk tugas pengembangan model pembelajaran mendalam yang umum; kita tidak akan mendalami matematika dan teori deep learning. 

Cara terbaik untuk mempelajari deep learning di python adalah dengan melakukan. Selami. Anda dapat memutar kembali untuk teori lainnya nanti.

Kami telah merancang setiap contoh kode untuk menggunakan praktik terbaik dan menjadi mandiri sehingga Anda dapat menyalin dan menempelkannya langsung ke proyek Anda dan menyesuaikannya dengan kebutuhan spesifik Anda. Ini akan memberi Anda permulaan yang masif untuk mencoba mencari tahu API dari dokumentasi resmi saja.

Ini adalah Kursus besar, dan karenanya, dibagi menjadi tiga bagian:

1. Cara Memasang PyTorch
   1. Apa Itu Torch dan PyTorch?
   2. Cara Memasang PyTorch
   3. Cara Mengonfirmasi PyTorch Sudah Terinstal
2. PyTorch Deep Learning Model Siklus Hidup
   1. Langkah 1: Siapkan Data
   2. Langkah 2: Tentukan Model
   3. Langkah 3: Latih Model
   4. Langkah 4: Evaluasi Model
   5. Langkah 5: Buat Prediksi
3. Bagaimana Mengembangkan Model Pembelajaran Mendalam PyTorch
   1. Bagaimana Mengembangkan MLP untuk Klasifikasi Biner
   2. Bagaimana Mengembangkan MLP untuk Klasifikasi Multikelas
   3. Bagaimana Mengembangkan MLP untuk Regresi
   4. Bagaimana Mengembangkan CNN untuk Klasifikasi Gambar

Di kursus ini, Anda akan menemukan cara mengembangkan, mengevaluasi, dan membuat prediksi dengan model pembelajaran mendalam standar, termasuk Multilayer Perceptrons (MLP) dan Convolutional Neural Networks (CNN).

Model Perceptron Multilayer, atau disingkat MLP, adalah model jaringan neural standar yang tersambung sepenuhnya.

Ini terdiri dari lapisan node di mana setiap node terhubung ke semua output dari lapisan sebelumnya dan output dari setiap node terhubung ke semua input untuk node di lapisan berikutnya.

MLP adalah model dengan satu atau lebih lapisan yang terhubung sepenuhnya. Model ini sesuai untuk data tabular, yaitu data seperti yang terlihat pada tabel atau spreadsheet dengan satu kolom untuk setiap variabel dan satu baris untuk setiap variabel. Ada tiga masalah pemodelan prediktif yang mungkin ingin Anda jelajahi dengan MLP; mereka adalah klasifikasi biner, klasifikasi multikelas, dan regresi.

Kita akan menggunakan dataset klasifikasi multi-kelas Iris flowers untuk mendemonstrasikan MLP untuk klasifikasi multi-kelas.

Masalah ini melibatkan prediksi spesies bunga iris dengan ukuran bunganya.

Set data akan diunduh secara otomatis menggunakan Pandas, tetapi Anda dapat mempelajarinya lebih lanjut di kursus ini.

Kami akan menggunakan dataset regresi perumahan Boston untuk menunjukkan MLP untuk pemodelan prediktif regresi.

Masalah ini melibatkan prediksi nilai rumah berdasarkan properti rumah dan lingkungan sekitar.

Set data akan diunduh secara otomatis menggunakan Pandas, tetapi Anda dapat mempelajarinya lebih lanjut di kursus

Convolutional Neural Networks, atau disingkat CNN, adalah jenis jaringan yang dirancang untuk input gambar.

Mereka terdiri dari model dengan lapisan konvolusional yang mengekstrak fitur (disebut peta fitur) dan lapisan penyatuan yang menyaring fitur hingga elemen yang paling menonjol.

CNN paling cocok untuk tugas klasifikasi gambar, meskipun CNN dapat digunakan pada beragam tugas yang mengambil gambar sebagai input.

Tugas klasifikasi gambar yang populer adalah klasifikasi digit tulisan tangan MNIST . Ini melibatkan puluhan ribu digit tulisan tangan yang harus diklasifikasikan sebagai angka antara 0 dan 9.

Torchvision API menyediakan fungsi kemudahan untuk mendownload dan memuat set data ini secara langsung.