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GitHub标星2600从零开始的深度学习实用教程 PyTor

  原标题:GitHub标星2600,从零开始的深度学习实用教程 PyTorch官方推荐

  GitHub上面,有个新发布的深度学习实践教程,叫PracticalAI,被PyTorch官方推特翻了牌,已经收获2600多标星。

  项目出自一位印度少年之手,基于PyTorch。少年为向往机器学习的小伙伴们,指引了一条从萌新到老司机的进阶之路。

  新手可以从基础的基础开始学起,不止线性规划和随机森林,连笔记本怎么用,NumPy等重要的Python库怎么用,都有手把手教程。

  不过,不是纯新手也不要走,可以学着搭个高级的RNN,厉害的GAN,这里还有许多实际应用示例可以跑。毕竟,这是一个注重实践的项目。

  背景基础部分,除了有Python指南、笔记本用法,以及Numpy、Pandas这些库的用法,还有线性规划、逻辑规划、随机森林、k-means聚类这些机器学习的基本技术。

  深度学习入门,包括了PyTorch指南、多层感知器 (MLP) 、数据与模型、面向对象的机器学习、卷积神经网络 (CNN) 、嵌入,以及递归神经网络 (RNN) 。

  最后是应用。计算机视觉是个重要的方向。除此之外,还会涉及时间序列分析 (Time Series Analysis) ,商品推荐系统,预训练语言模型,多任务学习,强化学习等等示例可以运行。也可以修改示例,写出自己的应用。

  细心的小伙伴大概发现了,表格里的有些话题还没有加链接。少年表示,这些部分很快就会更新了。

  二是,可以用Google Colab直接在网页上运行一切,无需任何设定 (也可以用Jupyter跑) 。

  三是,可以学做面向对象的机器学习,与实际应用联系紧密,不止是入门教程而已。

  第五步,点击工具栏里的COPY TO DRIVE按钮,就可以在新标签页里打开笔记本了。

  第七步,运行代码,修改代码,放飞自我。所有改动都会自动保存到Google Drive。

  至于,热心观众要如何为这个项目贡献自己的力量,步骤就不仔细写了 (请前往项目页) 。

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