Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
3. Ders: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
3. Ders: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
Bu video, kodlayıcılar için pratik derin öğrenmeye bir giriş sağlar. Matris çarpımı ve gradyanlarının temellerini kapsar ve köpek ve kedi ırklarının olasılığını tahmin etmek için derin bir öğrenme modelinin nasıl kullanılacağını gösterir. Bu video, kodlayıcılar için derin öğrenmeye kısa bir giriş sağlar ve matris çarpımı için sezgisel bir his elde etmenin nasıl uzun zaman alabileceğine dair bir tartışma içerir. Bir sonraki ders, metin verilerini almak ve nesrine dayanarak tahminler yapmakla ilgili olan doğal dil işlemeye odaklanacak.
4. Ders: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
4. Ders: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
Bu video, Coders 2022 yarışması için bir derin öğrenme modelinin nasıl oluşturulacağını açıklar. Yazar, bir doğrulama setinin nasıl oluşturulacağını, modelinizin performansını test etmek için rekabet verilerinin nasıl kullanılacağını ve gerçek dünya ayarlarında aşırı uyumdan nasıl kaçınılacağını açıklamaktadır. Bu videoda Jeremy, iki değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için Pearson korelasyon katsayısının nasıl kullanılacağını ve fast.ai öğrenen gibi davranan bir model yetiştirmek için Pytorch'un nasıl kullanılacağını açıklıyor. Ayrıca NLP teknikleri tarafından üretilen tahminlerle ilgili bir sorunu ve bunun bir sigmoid işlevi kullanılarak nasıl çözülebileceğini tartışıyor.
5. Ders: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
5. Ders: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
Bu video, derin öğrenme kullanılarak doğrusal bir modelin nasıl oluşturulacağı ve eğitileceği hakkında bir eğitim sağlar. Video, belirli bir işlev içindeki değişkenlerin değerlerini değiştiren yerinde işlemleri tartışarak başlar. Ardından video, geriye doğru gradyan iniş kullanarak doğrusal bir model için kaybın nasıl hesaplanacağını gösterir. Son olarak video, doğrusal bir model içinde katsayıları başlatan ve güncelleyen bir işlev sağlar. Video, işlevin nasıl çalıştırılacağını ve kaybın nasıl yazdırılacağını göstererek sona erer. Bu video, bir veri kümesindeki belirli bir sütun için en iyi ikili bölmenin nasıl hesaplanacağını açıklar. Bu, karşılaştırma için bir temel model sağladığından, özellikle makine öğrenimi yarışmaları için kullanışlıdır.
Ders 6: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
Ders 6: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
Bu YouTube videosu, kodlayıcılar için derin öğrenmeye nasıl başlanacağı konusunda bir kılavuz sağlar. Ana odak noktası, kodlayıcılar için uygulamalı derin öğrenme olup, bir yarışmanın nasıl kurulacağına, bir doğrulama setinin nasıl alınacağına ve hızlı bir şekilde nasıl yineleneceğine ilişkin ipuçları içerir. Video ayrıca, özellik önemi ve kısmi bağımlılık grafiklerinin önemini ve bunların bir makine öğrenimi modeli kullanılarak nasıl oluşturulacağını tartışıyor.
Bu video, kodlama projelerinin doğruluğunu artırmak için derin öğrenmenin nasıl kullanılacağına dair bir genel bakış sağlar. Veri kümelerinin genellikle çok çeşitli giriş boyutlarına ve en boy oranlarına sahip olabileceğini ve bunun da dikdörtgenlerle doğru temsiller oluşturmayı zorlaştırdığını açıklar. Bunun yerine, çoğu durumda iyi çalıştığı tespit edilen kare temsillerin kullanılmasını önerir.
7. Ders: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
7. Ders: Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
Pratik Derin Öğrenme for Coders 2022'nin 7. Dersinde Jeremy, daha büyük modeller için gereken belleği azaltarak derin öğrenme modellerinin nasıl ölçeklendirileceğini açıklıyor. Ağırlıkları her mini partinin her döngüsünde güncellemeyi değil, bunun yerine birkaç kez yapmayı içeren, daha büyük GPU'lara ihtiyaç duymadan daha büyük parti boyutlarının kullanılmasına izin veren, gradyan birikimi adı verilen bir numara gösteriyor. Ek olarak Jeremy, k-katlı çapraz doğrulamayı ve çapraz entropi kaybı adı verilen farklı bir kayıp fonksiyonunu kullanarak hem pirinç türünü hem de görüntüdeki hastalığı tahmin eden bir derin öğrenme modeli oluşturmayı tartışıyor. Genel olarak video, daha karmaşık derin öğrenme modelleri oluşturmak için pratik ipuçları ve püf noktaları sağlar.
Bu videoda konuşmacı, PyTorch'ta işbirlikçi filtreleme ve nokta ürünü kullanarak öneri sistemlerinin oluşturulmasını araştırıyor. Film derecelendirmelerinin matris çarpımı tahminini açıklıyor ve tahmin edilen derecelendirmelerin gerçek derecelendirmelerle ne kadar iyi eşleştiğinin bir ölçüsü olan kayıp fonksiyonunu hesaplıyor. Kukla değişkenlerle matris çarpanlarında hızlanmaya izin veren gömme kavramını tanıtıyor. Ardından konuşmacı, kullanıcı derecelendirmelerini ayırt etmek ve aşırı uydurmayı önlemek için matrise önyargı ve düzenlileştirmenin nasıl ekleneceğini açıklar. Son olarak, hiperparametre arama konusu tartışılarak doğru öneriler için ayrıntılı verilere duyulan ihtiyaç vurgulanır. Genel olarak, video, izleyiciler için pratik bir anlayış oluşturmak için karmaşık derin öğrenme kavramlarını parçalara ayırır.
Ders 8 - Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
Ders 8 - Kodlayıcılar için Pratik Derin Öğrenme 2022
Bu video, kodlayıcılar için derin öğrenmenin temellerini kapsar. Pytorch kitaplığını kullanarak derin öğrenme modelleri için parametrelerin nasıl oluşturulacağını, bir veri kümesindeki faktörlerin sayısını azaltmak için PCA'nın nasıl kullanılacağını ve endüstriyel ağır ekipmanların açık artırma satış fiyatını tahmin etmek için bir Neural Net'in nasıl kullanılacağını açıklar.
Bu YouTube videosu, programcılar için derin öğrenmeye genel bir bakış sağlar. Konuşmacı, bu alanda azmin önemli olduğunu açıklıyor ve başarılı olmak istiyorsanız bir şeyler bitene kadar devam etmeniz gerektiğini tavsiye ediyor. Ayrıca forums.fast.ai'de diğer yeni başlayanlara yardım etmeyi öneriyor.
9. Ders: Kararlı Yayılım için Derin Öğrenme Temelleri, 2022
9. Ders: Kararlı Yayılım için Derin Öğrenme Temelleri, 2022
Bu video, kararlı difüzyon modellerinin nasıl çalıştığını ve yeni görüntüler oluşturmak için nasıl uygulanabileceğini tartışarak derin öğrenmeye bir giriş sağlar. Video, el yazısı rakamlara benzeyen görüntüler oluşturmak için Difüzörler kitaplığının nasıl kullanılacağına dair bir tanıtım içerir. Ayrıca Sinir Ağlarını eğitmek için bir yöntem olan kararlı difüzyon kavramını da tanıtmaktadır. Temel fikir, çıktıyı değiştirmek için girdileri bir Sinir Ağına değiştirmektir. Bu videoda eğitmen, el yazısı rakamları gürültülü girdilerden doğru bir şekilde tanımlayabilecek bir Sinir Ağı'nın nasıl oluşturulacağını tartışıyor. Bu video, bir derin öğrenme algoritması kullanarak bir makine öğrenimi modelinin nasıl eğitileceğini tartışır. Model, bir dizi gizli değişkenle (verileri temsil eden) başlatılır ve ham verileri anlamak için bir kod çözücü kullanır. Daha sonra, veriler için makine tarafından okunabilen başlıklar oluşturmak için bir metin kodlayıcı kullanılır. Son olarak, giriş olarak başlıklar kullanılarak bir U-Net eğitilir ve eğitim verilerindeki gürültü seviyelerini ayarlamak için eğimler ("skor işlevi") kullanılır.
Derin Öğrenmedeki Zorluklar (Dr Razvan Pascanu - DeepMind)
Derin Öğrenmedeki Zorluklar (Dr Razvan Pascanu - DeepMind)
DeepMind'den Dr. Razvan Pascanu, bu videoda derin öğrenmedeki çeşitli zorlukları tartışıyor. Uyum sağlamanın ve performans metriklerinden odaklanmanın önemini vurguluyor ve derin öğrenme sistemlerindeki hesaplama kaynaklarının sınırlamalarının gerçekten faydalı olabileceğini öne sürüyor. Ayrıca, boyut ve mimarinin derin öğrenme modellerinin performansı üzerindeki etkisi de dahil olmak üzere, sürekli öğrenmedeki zorlukları ve bununla ilgili makine öğreniminin alt alanını araştırıyor. Dr. Pascanu ayrıca stokastik gradyan inişinin rolünü, açık önyargıların önemini ve derin öğrenme modellerinde ön eğitim ve tümevarımsal önyargıları ekleme kavramını tartışıyor.
DeepMind'den Dr. Razvan Pascanu, derin öğrenmede unutma konusunu ve modellerin bundan nasıl kurtulabileceğini tartışıyor. Unutma meydana geldikten sonra bazı bilgiler hala kalabilse de, ne kadar bilginin kaybolduğunu belirlemek zordur. Dr. Pascanu, hedeflenen unutmayla ilgili son makalelerin veri gizliliğine nasıl odaklandığından bahsediyor, ancak bu alanda daha fazla araştırmaya ve odaklanmaya ihtiyaç var.
CS 198-126: Modern Computer Vision Güz 2022 (California Üniversitesi, Berkeley) Ders 1 - Makine Öğrenimine Giriş
CS 198-126: Ders 1 - Makine Öğrenimine Giriş
Makine öğrenimiyle ilgili bu derste eğitmen, kursa giriş, makine öğrenimine genel bakış, farklı makine öğrenimi türleri, makine öğrenimi boru hattı, etiketleme verileri ve kayıp işlevi dahil olmak üzere çok çeşitli konuları kapsar. Yanlılık-varyans değiş tokuşu, fazla uydurma ve yetersiz uydurma kavramları da tartışılmaktadır. Eğitmen, makine öğrenimi sürecinde doğru işlevi seçmenin önemini ve hiperparametrelerin süreçteki rolünü vurgular. Makine öğreniminin genel amacı, yalnızca eğitim verilerine uyması değil, yeni verileri doğru bir şekilde tahmin etmektir. Öğretim görevlisi, öğrencileri derse katılmaya ve makine öğrenimi ve derin öğrenme hakkında bilgi edinmek için çaba göstermeye teşvik eder.
CS 198-126: Ders 2 - Derin Öğrenmeye Giriş, Bölüm 1
CS 198-126: Ders 2 - Derin Öğrenmeye Giriş, Bölüm 1
Derin Öğrenmeye Giriş konulu bu YouTube dersinde eğitmen, derin öğrenme modellerinin temellerini ve bunların gradyan iniş kullanılarak nasıl eğitileceğini, sinir ağları için farklı yapı taşlarını ve derin öğrenmenin neden bu kadar yaygın bir teknoloji olduğunu tartışıyor. Ders, daha karmaşık ve sofistike bir sinir ağı oluşturmak için algılayıcıyı ve çoklu algılayıcıları istiflemeyi tanıtır ve bir ReLU aktivasyon işlevi kullanan orta katman ile matris çarpımı ve son bir toplama yoluyla çıktının nasıl hesaplanacağını açıklar. Konuşmacı, modelin ne kadar iyi performans gösterdiğini değerlendirmek için ölçüm olarak kayıp fonksiyonlarını ve gradyan iniş optimizasyonu kavramını kullanarak Softmax fonksiyonunun ve ReLU aktivasyon fonksiyonunun kullanımına değiniyor. Son olarak, eğitmen derin öğrenme fikrini ve büyük bir sinir ağının verileri ezberleme yeteneğine rağmen nasıl düşük kayıp sağladığını tartışır. Ayrıca öğretim görevlisi, belirli veri kümeleriyle performanslarını artırmak için sinir ağlarında hiperparametre ayarlama kavramını tanıtır. Hiperparametreler için evrensel değerler olmadığını belirtiyor ve katman numaraları ve aktivasyon fonksiyonları gibi farklı seçenekleri keşfetmeyi öneriyor. Zaman kısıtlamaları nedeniyle ders aniden sona eriyor, ancak öğretim görevlisi öğrencilere yaklaşan kısa sınavın aşırı zor olmayacağı ve GreatScope platformunda erişilebilir olacağı konusunda güvence veriyor.