Данные
Подготовить входные значения.
Что такое PyTorch
PyTorch — библиотека для вычислений и разработки моделей машинного обучения.
Где пригодится
Модель
Описать и обучить учебную модель.
Проверка
Оценить результат на отдельных примерах.
Курсы с PyTorch
Яндекс ПрактикумИнтеграция решений с применением технологий искусственного интеллекта
Девятимесячная программа о применении ИИ в рабочих задачах, работе с данными и обучении моделей машинного и глубокого обучения.
208 492 ₽
Стоимость курса
Яндекс ПрактикумАудиоанализ, распознавание и генерация речи
Курс для специалистов с опытом ML: обработка аудио, распознавание и синтез речи, речевые модели и оптимизация их применения.
66 400 ₽
Стоимость курса
от 2 711 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумОсновы глубокого обучения нейросетей
Курс для специалистов с опытом в машинном обучении: построение нейросетей, работа с последовательностями, изображениями и мультимодальными данными.
50 000 ₽
Стоимость курса
от 2 041 ₽ / мес. на 36 мес.
Яндекс ПрактикумКомпьютерное зрение — CV
Курс для специалистов с опытом в машинном и глубоком обучении: детекция, сегментация, генерация изображений и мультимодальные модели.
48 000 ₽
Стоимость курса
от 1 960 ₽ / мес. на 36 мес.
Что важно знать об инструменте «PyTorch»
PyTorch предоставляет средства вычислений и разработки моделей машинного обучения. В проектах используют структуры данных и операции, подходящие для выбранной модели.
Библиотеку применяют при исследовании и создании моделей. Освоение данных, обучения и оценки помогает воспроизвести учебный пример и разобраться в его результатах.
Установка зависит от системы и вычислительного оборудования. Оценку модели следует проводить на подходящих данных, отдельно учитывая качество и ограничения примеров.
Что посмотреть дальше
Инструменты
Программы, сервисы, языки и технологии помогают решать разные задачи. Выберите инструмент и узнайте, где его изучить.
Открыть