Deep Learning per programmatori con fastai e PyTorch

Il deep learning è spesso visto come qualcosa solo per chi ha un dottorato in matematica o per le grandi aziende tecnologiche. Ma, come mostra questa guida pratica, anche i programmatori che sanno usare Python possono ottenere risultati impressionanti nel deep learning con poche conoscenze matematiche, pochi dati e un codice minimale. Come? Con fastai, la prima libreria che offre un'interfaccia coerente per le applicazioni di deep learning più usate.

Gli autori Jeremy Howard e Sylvain Gugger, i creatori di fastai, ti mostrano come addestrare un modello su un'ampia gamma di compiti utilizzando fastai e PyTorch. Ti immergerai inoltre progressivamente nella teoria del deep learning per acquisire una comprensione completa degli algoritmi che stanno dietro le quinte.

• Addestra modelli in visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale, dati tabulari e filtraggio collaborativo.
• Impara le ultime tecniche di deep learning più importanti nella pratica
• Migliora la precisione, la velocità e l'affidabilità comprendendo come funzionano i modelli di deep learning
• Scopri come trasformare i tuoi modelli in applicazioni web
• Implementa algoritmi di deep learning da zero
• Pensa alle implicazioni etiche del tuo lavoro
• Ottieni informazioni utili dalla prefazione del cofondatore di PyTorch, Soumith Chintala