Derin Öğrenme Eğitimleri

Sinir ağınızın eğitim parametrelerini, metriklerini, hiperparametrelerini veya herhangi bir istatistiğini TensorBoard ile görselleştirin!

TensorFlow ile bir sinir ağını nasıl kuracağınızı, nasıl eğitip değerlendireceğinizi ve nasıl optimize edeceğinizi öğrenin

Meta'nın TRIBE V2 modelini Google Colab'de nasıl çalıştıracağınızı, doğal uyaranlardan kortikal aktiviteyi nasıl tahmin edeceğinizi ve sonuçları etkileşimli 3B beyin ısı haritaları olarak nasıl görselleştireceğinizi öğrenin.

Doğal dil işlemenin (NLP) ne olduğunu öğrenin ve Google BERT kullanarak metin veri kümelerini işlemenin gerçek hayattaki uygulamasını keşfedin.

PyTorch ile Python’da Evrişimli Sinir Ağları (CNN’ler) nasıl kurulur ve uygulanır öğrenin.

Makine öğreniminde çapraz entropiyi keşfedin: TensorFlow ve PyTorch örnekleriyle sınıflandırmada model doğruluğunu ve etkililiğini optimize etmeye yönelik rehberimiz.

Bu eğitim, derin öğrenme hakkında en sık sorulan soruları yanıtlar ve gerçek hayattan örneklerle derin öğrenmenin çeşitli yönlerini inceler.

Otokodlayıcıların, varyasyonlarının ve gerçek dünyadaki olası uygulamalarının bir anlatımı.

CNN'leri, görüntü analizine etkilerini ve sağlam CNN ile derin öğrenme uygulamaları için aşırı öğrenmeyi önlemeye yönelik bazı temel stratejileri anlamaya yönelik kapsamlı bir rehber.

Python’da Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarını keşfedin ve bunları borsa tahmini için nasıl kullanabileceğinizi öğrenin!