AI e ML per programmatori in PyTorch

Prefazione

Caro lettore,

L'IA è pronta a trasformare ogni settore, ma quasi ogni applicazione di IA deve essere personalizzata per il suo uso specifico. Un sistema per la lettura di cartelle cliniche è diverso da uno per la ricerca di difetti in una fabbrica, che è diverso da un motore di raccomandazione di prodotti. Affinché l'IA raggiunga il suo pieno potenziale, gli ingegneri hanno bisogno di strumenti che li aiutino ad adattarsi alle incredibili capacità disponibili per i milioni di problemi concreti che desideriamo risolvere.

Quando ero a capo del team di Google Brain, abbiamo iniziato a costruire un framework C++ per l'apprendimento profondo chiamato DistBelief. Eravamo entusiasti del potenziale di sfruttare migliaia di CPU per addestrare una rete neurale (ad esempio, utilizzando 16.000 CPU per addestrare un rilevatore di gatti su video YouTube senza etichetta). Quanta strada ha fatto il deep learning da allora! Ciò che un tempo era all'avanguardia ora può essere fatto sul tuo laptop! E in questo libro imparerai come farlo, con PyTorch. Anche i framework per creare modelli di ML per implementare l'IA hanno fatto molta strada.

PyTorch ha fatto progressi significativi. È stato progettato per essere facile da imparare e abbastanza potente da essere utilizzato dai ricercatori. Le sue ricche funzionalità possono aiutare a costruire un'ampia gamma di strumenti di IA, da modelli semplici, al trasferimento dell'apprendimento da altri, alla messa a punto dei più moderni modelli di ...