[ad_1]
Ý kiến
Với các mô hình AI được đào tạo trước và phân tích dữ liệu LLM đang gia tăng, dữ liệu độc đáo là thứ duy nhất giúp bạn khác biệt
Khi tôi chuyển sang sự nghiệp khoa học dữ liệu sau khi hoàn thành chương trình tiến sĩ vật lý, tôi bị hấp dẫn bởi các mô hình phức tạp và phân tích dữ liệu sâu sắc.
Bốn năm sau, tôi biết rằng những khía cạnh này của công việc ngày càng ít quan trọng hơn.
Thành phần số một cho các ứng dụng AI thành công là dữ liệu. Và yếu tố tốn thời gian nhất trong bất kỳ dự án nào của tôi là xử lý dữ liệu.
Chào mừng đến với thế giới thực
Các khóa học giới thiệu tập trung vào phát triển mô hình và hiểu cơ chế hoạt động bên trong của việc đào tạo mạng nơ-ron.
Chúng ta học cách viết vòng lặp đào tạo của riêng mình, chọn số liệu xác thực phù hợp và hiểu được sự đánh đổi giữa độ lệch và phương sai.
Học sinh làm việc với các tập dữ liệu có sẵn như MNIST. Các khóa học của chúng tôi bỏ qua khía cạnh dữ liệu và thực sự đối với các hướng dẫn, xử lý dữ liệu đơn giản như việc nhập dữ liệu
from torchvision.datasets import MNIST
dataset = MNIST('./information', obtain=True)
[ad_2]
Source link