Вдохновлен от транзистора.
Машинное обучение сложно, много учебников трудно следовать, и трудно понять программное обеспечение 2.0 с первых принципов.
Вы хотите быть инженером ML? Что ж, вот шаги, чтобы добиться успеха в этом:
- Скачать бумагу
- Реализовать это
- Продолжайте делать это, пока у вас не будет навыков
- Джордж Хотц
Создание простой нейронной сети - вашей первой маленькой программы! Получить модель работать и изучать основы глубокого обучения. [Код] [Видео]
Создание простой CNN - вступительной главы для глубокого обучения, научитесь построить простой CNN и понять понятия свертки и объединения. [Код] [Видео]
Создание простого RNN - изучите основы повторяющихся нейронных сетей и поймите концепцию «памяти», которая помогает им хранить состояния предыдущих входов. [Код] [Видео]
Реализация Lenet - узнайте о архитектуре Lenet и ее применении. [код] [бумага]
Реализация Alexnet - научитесь реализовать Alexnet для задач классификации изображений. [код] [бумага]
Реализация RESNET - Узнайте, как реализовать RESNET для задач классификации изображений. [код] [бумага]
Создание DCGAN - Узнайте, как построить DCGAN и концепцию состязательного обучения. [код] [бумага]
Реализация GRU и LSTM - узнайте о концепциях клеток LSTM и GRU. [код] [бумага]
Реализация Cbow и Skip-Gram-узнайте об архитектуре Word2VEC и ее применении. [код] [бумага]
Создание трансформатора - узнайте о архитектуре трансформатора и ее применении. [код] [бумага]
Точная настраивая берт-узнайте о архитектуре BERT и настраивая предварительно обученную модель. [код] [бумага]