Deep learning‑tutorials

Visualiseer de trainingsparameters, metriek, hyperparameters of welke statistiek dan ook van je neurale netwerk met TensorBoard!

Leer hoe je een neuraal netwerk bouwt en hoe je het traint, evalueert en optimaliseert met TensorFlow

Leer hoe je Meta's TRIBE V2-model op Google Colab draait, corticale activiteit voorspelt op basis van naturalistische stimuli en de resultaten visualiseert als interactieve 3D-warmtekaarten.

Leer wat natural language processing (NLP) is en ontdek toepassingen in de echte wereld, met Google BERT om tekstdatasets te verwerken.

Ontdek Long Short-Term Memory (LSTM)-netwerken in Python en hoe je ze kunt gebruiken om de aandelenmarkt te voorspellen!

Leer hoe je Convolutionele Neurale Netwerken (CNN’s) in Python bouwt en implementeert met PyTorch.

Ontdek cross-entropy in machine learning in onze gids over het optimaliseren van modelnauwkeurigheid en effectiviteit bij classificatie, met TensorFlow- en PyTorch-voorbeelden.

De tutorial beantwoordt de meest gestelde vragen over deep learning en verkent verschillende aspecten van deep learning met voorbeelden uit de praktijk.

Een walkthrough van auto-encoders, hun varianten en mogelijke toepassingen in de echte wereld.

Een complete gids om CNN's te begrijpen, hun impact op beeldanalyse, en enkele belangrijke strategieën om overfitting tegen te gaan voor robuuste toepassingen van CNN's vs deep learning.