PyTorch: Personaliza tu Red Neuronal y Entrena con GPU | Clase 5 | Curso Aprendizaje Profundo 2021
Sigue así. Cada lección te acerca más a tu certificado.
Sobre esta lección
En la clase de hoy vamos a entender en detalle la API Module de PyTorch que nos permite generalizar todos los conceptos ligados a una red neuronal como un bloque. Esto facilitará la implementación de redes personalizadas como un encadenamiento de bloques. También veremos cómo se codifican otros aspectos prácticos del entrenamiento de redes neuronales como la inicialización de los parámetros y las operaciones de entrada-salida. Por último, tratamos de explicar por qué las GPUs revolucionaron el campo del Deep Learning y cómo usarlas para entrenar tu red. Esta clase es parte de un curso gratuito dictado en la Ciudad de Mendoza, Argentina en Otoño de 2021. Podés encontrar todo el material en https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo/2021/ 1:58 Construcción de Modelos con la API Module de PyTorch 21:10 Gestión de los Parámetros 37:10 Capas Personalizadas 43:38 Lectura y Escritura de Modelos en Disco 50:11 Uso de GPU
Sobre este curso
https://datitos.github.io/curso-aprendizaje-profundo En los últimos cinco años el aprendizaje profundo ha tomado al mundo por sorpresa, impulsando un rápido progreso en campos tan diversos como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento automático del habla, el aprendizaje por refuerzos y el modelado estadístico. Hemos elegido basar el curso en el libro Dive into Deep Learning, consideramos que ofrece un enfoque práctico, amplio y moderno, incluye matemáticas y código, y sus contenidos son actuales. Este curso representa nuestro intento de hacer que el aprendizaje profundo sea accesible, enseñándote los conceptos, el contexto y el código. Nos propusimos crear un recurso que simultáneamente pudiera: * estar disponible gratuitamente para todes; * ofrecer suficiente profundidad técnica para * proporcionar un punto de partida en el camino de convertirte en unx científicx de datos; * incluir código ejecutable, que muestre cómo resolver problemas en la práctica. El curso está dirigido a estudiantes de grado o posgrado, ingenierxs e investigadores que busquen un conocimiento sólido del aprendizaje profundo.
Lo que aprenderás en este curso:
- Comprender los fundamentos del aprendizaje automático
- Implementar algoritmos de clasificación y regresión
- Preparar y limpiar datos para modelos predictivos
- Evaluar y optimizar modelos de machine learning