Einführung in Deep Learning mit PyTorch

Selbstfahrende Autos, Smartphones, Suchmaschinen... Deep Learning ist mittlerweile überall. Bevor du mit der Erstellung komplexer Modelle beginnst, wirst du dich mit PyTorch, einem Deep-Learning-Framework, vertraut machen. Du lernst, wie du Tensoren manipulierst, PyTorch-Datenstrukturen erstellst und dein erstes neuronales Netz in PyTorch mit linearen Schichten aufbaust.

Um ein neuronales Netz in PyTorch zu trainieren, musst du zunächst zusätzliche Komponenten wie Aktivierungs- und Verlustfunktionen verstehen. Du wirst dann feststellen, dass das Training eines Netzes die Minimierung dieser Verlustfunktion erfordert, was durch die Berechnung von Gradienten geschieht. Du lernst, wie du diese Gradienten nutzen kannst, um die Parameter deines Modells zu aktualisieren.

Nachdem du nun die wichtigsten Komponenten eines neuronalen Netzes kennengelernt hast, wirst du es mit Hilfe einer Trainingsschleife trainieren. Du erkundest mögliche Probleme wie verschwindende Gradienten und lernst Strategien, um sie zu lösen, wie z.B. alternative Aktivierungsfunktionen und die Abstimmung von Lernrate und -impuls.

Ein Deep-Learning-Modell zu trainieren ist eine Kunst. Um sicherzustellen, dass unser Modell richtig trainiert wird, müssen wir während des Trainings bestimmte Metriken wie den Verlust oder die Genauigkeit im Auge behalten. Wir werden lernen, wie man solche Metriken berechnet und wie man Overfitting reduziert.