from fastbook import * Модель языка с нуля Теперь мы готовы углубиться ... в глубокое обучение! Вы уже научились обучать базовую нейронную сеть, но как оттуда перейти к созданию современных моделей? В этой части книги мы собираемся раскрыть все загадки, начиная с языковых моделей. Вы видели в < >, как настроить предварительно обученную языковую модель для создания классификатора текста. В …

import numpy as np import pandas as pd # from fastai.text import * import html from fastai.text.all import * from fastbook import * from IPython.display import display,HTML Обмен данными с помощью API среднего уровня fastai Мы увидели, что Tokenizerи что Numericalize делают с коллекцией текстов, и как они используются в API блока данных, который обрабатывает эти преобразования за нас напрямую, используя TextBlock. Но что, …

#hide !pip install -Uqq fastbook import fastbook fastbook.setup_book() #hide from fastbook import * Обучение современной модели В этой главе представлены более сложные методы обучения модели классификации изображений и получения новейших результатов. Вы можете пропустить его, если хотите узнать больше о других разделах глубокого обучения и вернуться к нему позже - знание этого материала не предполагается в последующих главах. Мы рассмотрим, …

#hide !pip install -Uqq fastbook import fastbook fastbook.setup_book() #hide from fastbook import * Другие проблемы компьютерного зрения В предыдущей главе вы узнали несколько важных практических приемов обучения моделей.Выбор скорости обучения и количества эпох, очень важны для получения хороших результатов. В этой главе мы рассмотрим два других типа проблем компьютерного зрения: классификацию с несколькими метками и регрессию. Первый - когда требуется …

#hide !pip install -Uqq fastbook import fastbook fastbook.setup_book() #hide from fastbook import * Классификация изображений Теперь, когда вы понимаете, что такое глубокое обучение, для чего оно предназначено, как создать и развернуть модель, нам пора углубиться! В идеальном мире практики глубокого обучения не должны знать все детали того, как все работает под капотом... Но пока мы не живем в идеальном мире. …

import fastbook fastbook.setup_book() #hide from fastai.vision.all import * from fastbook import * matplotlib.rc('image', cmap='Greys') Под капотом: обучение классификатора цифр Увидев, как на самом деле выглядит обучение различных моделей в главе 2, давайте теперь заглянем под капот и точно посмотрим, что происходит. Мы начнем с использования компьютерного зрения, чтобы познакомить с фундаментальными инструментами и концепциями глубокого обучения. Если быть точным, мы …

Этика данных Боковая панель: Благодарность: доктор Рэйчел Томас Соавтором этой главы является доктор Рэйчел Томас, соучредитель fast.ai и директор-основатель Центра прикладной этики данных Университета Сан-Франциско. Он во многом соответствует части программы, разработанной ею для курса « Введение в этику данных» . Конечная боковая панель (End sidebar) Как мы обсуждали в главах 1 и 2, иногда модели машинного обучения могут давать …

import fastbook fastbook.setup_book() from fastbook import * from fastai.vision.widgets import * От модели к производству Шесть строк кода, которые мы видели в < >, - это лишь небольшая часть процесса использования глубокого обучения на практике. В этой главе мы собираемся использовать пример компьютерного зрения, чтобы рассмотреть сквозной процесс создания приложения для глубокого обучения. В частности, мы собираемся создать классификатор медведей! …