PyTorch — это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его
для создания собственных нейронных сетей.
Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные
архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие
концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch.
Вы научитесь:
• Внедрять модели глубокого обучения в работу.
• Использовать PyTorch в масштабных проектах.
• Применять перенос обучения.
• Использовать PyTorch torchaudio и сверточные модели для классификации аудиоданных.
• Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на «Википедии».
• Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф.
• Развертывать приложения PyTorch в контейнерах.
«PyTorch –– это одна из самых быстрорастущих библиотек глубокого обучения, соперничающая
с гигантом Google — TensorFlow — практически на равных. Книга обязательно должна стать на-
стольной для каждого программиста и разработчика алгоритмов машинного обучения, которые хотят
использовать PyTorch в своей работе».
Анкур Патель, вице-президент направления Data Science в компании 7Park Data.
Ян Пойнтер (Ian Pointer) — дата-инженер, создает решения машинного обучения для клиен-
тов из списка Fortune 100. В настоящее время работает в Lucidworks, где занимается разработкой
NLP-приложений и проектированием.
Аннотация
PyTorch — это фреймворк от Facebook с открытым исходным кодом. Узнайте, как использовать его
для создания собственных нейронных сетей.
Ян Пойнтер поможет разобраться, как настроить PyTorch в облачной среде, как создавать нейронные
архитектуры, облегчающие работу с изображениями, звуком и текстом. Книга охватывает важнейшие
концепции применения переноса обучения, модели отладки и использования библиотеки PyTorch.
Вы научитесь:
• Внедрять модели глубокого обучения в работу.
• Использовать PyTorch в масштабных проектах.
• Применять перенос обучения.
• Использовать PyTorch torchaudio и сверточные модели для классификации аудиоданных.
• Применять самые современные методы NLP, используя модель, обученную на «Википедии».
• Выполнять отладку моделей PyTorch с TensorBoard и флеймграф.
• Развертывать приложения PyTorch в контейнерах.
«PyTorch –– это одна из самых быстрорастущих библиотек глубокого обучения, соперничающая
с гигантом Google — TensorFlow — практически на равных. Книга обязательно должна стать на-
стольной для каждого программиста и разработчика алгоритмов машинного обучения, которые хотят
использовать PyTorch в своей работе».
Анкур Патель, вице-президент направления Data Science в компании 7Park Data.
Ян Пойнтер (Ian Pointer) — дата-инженер, создает решения машинного обучения для клиен-
тов из списка Fortune 100. В настоящее время работает в Lucidworks, где занимается разработкой
NLP-приложений и проектированием.