AI e ML per programmatori in PyTorch

Prefazione

Questo lavoro è stato tradotto utilizzando l'AI. Siamo lieti di ricevere il tuo feedback e i tuoi commenti: [e-mail]

Benvenuti a AI e ML per codificatori in PyTorch. Il mio viaggio nell'apprendimento automatico (ML) è iniziato molti anni fa con linguaggi e framework come Lisp e Prolog. In seguito, il mio viaggio mi ha portato a Google, dove ho contribuito al lancio e alla crescita di TensorFlow. Questa esperienza è stata alla base del mio precedente libro, AI and Machine Learning for Coders.

Da quando è stato pubblicato quel libro, ogni volta che incontravo la comunità per parlare di IA, veniva fuori una domanda: se l'intervistato dovesse o meno investire il suo tempo in PyTorch. All'inizio era una domanda strana, ma più la sentivo e più iniziavo a indagare.

Questa linea di pensiero mi ha portato a questo punto della mia carriera, dove PyTorch, un tempo rivale del mio lavoro, è ora qualcosa che abbraccio con passione. Perché? Perché raggiunge un equilibrio perfetto tra la potenza e la flessibilità che consentono ai ricercatori o agli ingegneri avanzati di spingersi oltre i limiti, ma anche la semplicità che permette a qualsiasi sviluppatore di prenderlo in mano e iniziare il proprio viaggio nel ML.

L'obiettivo di questo libro è quello di prepararti, come coder, a questo: è abbastanza accessibile se non comprendi ancora a fondo il ML, ma ti espone anche ai concetti avanzati che ti aiuteranno ad andare più a fondo. L'obiettivo è quello di renderti ...