Getting Things Done with Pytorch

Se faire faire avec pytorch

Apprenez à résoudre des problèmes réels avec les modèles d'apprentissage en profondeur (PNL, vision par ordinateur et séries chronologiques). Passez du prototypage au déploiement avec Pytorch et Python!

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L'ensemble du livre peut être lu en utilisant les liens ci-dessous. Chaque pièce contient un cahier que vous pouvez trouver dans ce référentiel.

• Commencer avec Pytorch
• Construisez votre premier réseau de neurones
• Transférer l'apprentissage pour la classification d'images à l'aide de TorchVision
• Détection du visage sur l'ensemble de données personnalisé avec Detectron2
• Prévisions de séries chronologiques avec LSTMS pour les cas de coronavirus quotidiens
• Détection d'anomalies séries chronologiques à l'aide de LSTM AutoEncoders
• Créer un ensemble de données pour l'analyse des sentiments en grattant les avis sur les applications Google Play
• Analyse des sentiments avec Bert et Transformers en étreignant le visage
• Déployez Bert pour l'analyse des sentiments comme API REST en utilisant Fastapi
• Détection d'objets sur l'ensemble de données personnalisé avec Yolo (V5)

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