Derin Öğrenme Model Mühendisliği ve Optimizasyonu

Derin Öğrenme Model Mühendisliği ve Optimizasyonu dersinde, doğru mimariyi seçmeyi, güçlü bir PyTorch temel çizgisi (baseline) oluşturmayı ve modelleri doğruluk ile genelleştirme için sistematik olarak optimize etmeyi öğreneceksiniz. Bu kurs gerçek iş görevleri etrafında organize edilmiştir. Öncelikle halihazırda bildiklerinizi kontrol ederek başlayacak, ardından güçlendirmek istediğiniz becerilere odaklanacaksınız. Bir konu tanıdık geliyorsa doğrudan geçebilir; yeniyse, her dakikanın bir iş yeri becerisi oluşturması için uzman eğitmenler tarafından hazırlanan hedefli derslere dalabilirsiniz. Görev tabanlı modüller boyunca, problem gereksinimlerine göre mimarileri (MLP, CNN'ler, Transformer'lar) seçme ve gerekçelendirme; PyTorch'ta temel ağlar oluşturma ve eğitme (nn.Module, nn.Sequential, eğitim döngüleri, değerlendirme); ve düzenlileştirme (dropout, L2 ağırlık azalması), hiperparametre ayarlama, ağırlık başlatma, optimizasyon seçimi (SGD, Adam), gradyan kırpma ve öğrenme oranı zamanlaması ile modelleri geliştirme pratikleri yapacaksınız. Kısa, derecelendirilmiş değerlendirmeler ilerlemenizi onaylamanıza yardımcı olur. Sonunda, tasarım kararlarınızı paydaşlara savunabilecek, çalışan bir temel çizgi sunabilecek ve üretime hazır performansa doğru yinelemeler yapabileceksiniz. Bu beceriler, Derin Öğrenme gibi rollere hazırlanmanıza yardımcı olabilir.