Часто у вас бывало такое, что вы обучили ML модель, получили хорошие метрики, но не знаете что делать дальше? Или вам просто было интересно, что происходит после Jupyter ноутбуков на реальной работе? Сегодня мы это выясним и превратим вашу ML модель в полноценный коммерческий сервис.
Разбираемся с нуля в одной из самых популярных библиотек для работы с нейронными сетями. Опустимся на уровень ниже готовых моделей, слоев и оптимизаторов, узнаем как устроен PyTorch и обучим нейронную сеть, используя только векторы и матрицы.
Разбираем нейронные сети с нуля - включая принцип работы, виды слоев, функции потерь и процесс обучения. Будем не просто ковыряться в теории, но и постепенно реализовывать каждый этап в коде с помощью библиотеки PyTorch, а в конце соберем и обучим первую нейронную сеть.
Погружаемся в машинное обучение. Учимся смотреть на задачи глазами Data Scientist-а, изучаем основные модели — да, это не только нейросети — и этапы ML проектов. Также поговорим о том, с какими проблемами вы будете постоянно сталкиваться, правда ли так важно знать математику и с чего лучше начать обучение.