まとめ動画

PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning

Jasmin Ludolf

Senior Data Science Content Developer, DataCamp

要点のまとめ

第1章
- ディープラーニングの概要
- 小さなニューラルネットワークを作成
- 線形層を学習
第2章
- 損失関数と活性化関数を使用
- 導関数を計算
- 誤差逆伝播を使用

第3章
- ニューラルネットワークを学習
- 学習率とモメンタムを調整
- その影響を理解
第4章
- モデル改善の戦略
- 過学習を低減
- モデル性能を評価

次のステップ

コース
- Intermediate Deep Learning with PyTorch
- Explainable AI in Python
学ぶ
- 確率・統計
- 線形代数
- 微積分

実践
- Kaggleでデータセットを選ぶ
- Detecting Cybersecurity Threats using Deep Learning
- ニューラルネットワークを学習
作成
- ディープラーニングでアプリを作る

健闘を祈ります！

PyTorchで学ぶIntroduction to Deep Learning

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