Derin Öğrenme Eğitimleri

Adagrad optimizasyon tekniğini; temel faydaları, sınırlamaları, PyTorch ile uygulaması ve makine öğrenimi modellerini optimize etme kullanım alanlarıyla birlikte öğrenin.

AdamW optimize edicinin, ağırlık çürümesini gradyan güncellemelerinden ayırarak model performansını nasıl iyileştirdiğini keşfedin. Bu eğitim, Adam ve AdamW arasındaki temel farkları, kullanım alanlarını açıklar ve PyTorch’ta AdamW’nin adım adım uygulanışını sunar.

Bu eğitimde, Keras ile Python’da bir otokodlayıcıyı sınıflandırıcı olarak nasıl kullanacağınızı öğreneceksiniz. Örnek olarak Fashion-MNIST veri setini kullanacaksınız.

Bu eğitimde, otokodlayıcılar hakkında daha fazla bilgi edinecek ve Keras’ta NotMNIST veri kümesiyle evrişimli ve gürültü giderici otokodlayıcılar kurmayı öğreneceksiniz.

TensorFlow Framework 2 ile Python’da Evrişimli Sinir Ağlarının (CNN) nasıl kurulup uygulanacağını öğrenin

Bu eğitimde, Keras ile Python’da Evrişimli Sinir Ağları (CNN’ler) nasıl uygulanır ve dropout ile aşırı öğrenmenin nasıl önüne geçilir öğreneceksiniz.

Bu adım adım eğitim, derin öğrenme için Amazon Web Services (AWS) EC2 GPU üzerinde Jupyter Notebook’u nasıl kurup kullanacağınızı gösterecek.

Bu Keras eğitimi, Python ile derin öğrenmeye giriş yapmanızı sağlar: verinizi önişleyin, modeller kurun, değerlendirin ve sinir ağlarını optimize edin.

Veri bilimi ve derin öğrenme için skaler ve vektör, determinant, tekil değer ayrışımı ve daha fazlası gibi temel matematik kavramlarını keşfedin.

Bu eğitimde, jpeg formatındaki parmak izi görüntülerini nasıl okuyacağınızı ve bunları evrişimsel otomatik kodlayıcı kullanarak nasıl yeniden inşa edeceğinizi öğreneceksiniz.

Matematiğin detaylarına girmeden Generative Adversarial Networks'ün ne olduğunu öğrenin ve rakamlar oluşturabilen basit bir GAN kodlayın!

Bu eğitimde, TensorFlow 2.0 kullanarak Prisma gibi güçlü uygulamaları nasıl hayata geçireceğinizi öğreneceksiniz.