Aprendizaje profundo para programadores con Fastai y PyTorch

El aprendizaje profundo suele considerarse dominio exclusivo de doctores en matemáticas y grandes empresas tecnológicas. Sin embargo, como demuestra esta guía práctica, los programadores con conocimientos de Python pueden lograr resultados impresionantes en aprendizaje profundo con pocos conocimientos matemáticos, pequeñas cantidades de datos y un mínimo de código. ¿Cómo? Con fastai, la primera biblioteca que ofrece una interfaz consistente para las aplicaciones de aprendizaje profundo más utilizadas.

Los autores Jeremy Howard y Sylvain Gugger, creadores de fastai, te enseñan a entrenar un modelo en una amplia gama de tareas usando fastai y PyTorch. Además, profundizarás progresivamente en la teoría del aprendizaje profundo para comprender a fondo los algoritmos subyacentes.

• Entrenamiento de modelos en visión por computadora, procesamiento del lenguaje natural, datos tabulares y filtrado colaborativo
• Aprende las técnicas de aprendizaje profundo más recientes y relevantes en la práctica.
• Mejora la precisión, la velocidad y la fiabilidad comprendiendo cómo funcionan los modelos de aprendizaje profundo.
• Descubre cómo convertir tus modelos en aplicaciones web
• Implementar algoritmos de aprendizaje profundo desde cero
• Considera las implicaciones éticas de tu trabajo.
• Obtén información valiosa del prólogo del cofundador de PyTorch, Soumith Chintala.