Обучение и оценка моделей глубокого обучения
Глубокое обучение — это расширенная форма машинного обучения, которая эмулирует способ обучения человеческого мозга через сети подключенных нейронов.
Цели обучения
В этом модуле вы узнаете:
- Основные принципы глубокого обучения
- Обучение глубокой нейронной сети (DNN) с помощью PyTorch или Tensorflow
- Обучение сверточных нейронных сетей (CNN) с помощью PyTorch или Tensorflow
- Использование технологии трансферного обучения для тренировки сверточной нейронной сети (CNN) с помощью PyTorch или Tensorflow
Предварительные требования
- Основные математические понятия
- Понимание классических методов машинного обучения.
- Программирование с помощью Python