Úvod
Hluboké učení je pokročilá forma strojového učení, která se snaží emulovat způsob, jakým se lidský mozek učí. Hluboké učení se stále častěji používá k vytváření složitých modelů, které podporují výzvy umělé inteligence, jako je počítačové zpracování obrazu a zpracování přirozeného jazyka.
Azure Databricks je skvělou volbou platformy pro trénování modelů hlubokého učení z několika důvodů:
- Umožňuje pracovat s velkými objemy dat potřebnými k efektivnímu trénování modelů hlubokého učení.
- Nabízí podporu škálovatelných clusterů založených na GPU, které poskytují nejlepší výkon pro druhy maticových a vektorových operací, které zahrnuje trénování modelu hlubokého učení.
- Běžné architektury hlubokého učení, jako jsou PyTorch a TensorFlow , jsou předinstalované v clusterech Azure Databricks ML, stejně jako další užitečné knihovny, jako je Horovod pro distribuované trénování modelů hlubokého učení.
Tento modul obsahuje úvod k některým základním principům hlubokého učení se zaměřením na použití PyTorchu v Azure Databricks.
Tip
Pro obecnější úvod do hloubkového učení doporučujeme dokončit modul trénování a hodnocení modelů hlubokého učení, který obsahuje některé ze stejných informací jako tento modul, ale podrobněji se zabývá dalšími koncepty a tématy implementace.