Deep Learning mit fastai und PyTorch. Minima an Formeln, minima an Code, maxima an Effizienz
Normalerweise wird Deep Learning mit Schrecken betrachtet, da man glaubt, dass nur ein Doktor der Mathematik oder ein Botaniker, der in einem coolen IT-Konzern arbeitet, sich mit diesem Thema auskennen kann. Lassen Sie die Stereotypen beiseite: Jeder Programmierer, der mit...
Python vertraut ist, kann beeindruckende Ergebnisse erzielen. Wie? Mit Hilfe von fastai — einer Bibliothek, die eine komfortable Schnittstelle zur Lösung der gebräuchlichsten Aufgaben bietet.
Die Schöpfer von fastai haben bewiesen, dass man die angesagtesten und relevantesten Anwendungen schnell erstellen kann, ohne über langweilige theoretische Ableitungen und zermürbende Formeln zu schlafen.
Normalerweise wird Deep Learning mit Schrecken betrachtet, da man glaubt, dass nur ein Doktor der Mathematik oder ein Botaniker, der in einem coolen IT-Konzern arbeitet, sich mit diesem Thema auskennen kann. Lassen Sie die Stereotypen beiseite: Jeder Programmierer, der mit Python vertraut ist, kann beeindruckende Ergebnisse erzielen. Wie? Mit Hilfe von fastai — einer Bibliothek, die eine komfortable Schnittstelle zur Lösung der gebräuchlichsten Aufgaben bietet.
Die Schöpfer von fastai haben bewiesen, dass man die angesagtesten und relevantesten Anwendungen schnell erstellen kann, ohne über langweilige theoretische Ableitungen und zermürbende Formeln zu schlafen.
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Es ist seit langem bekannt, dass ein Leser vom lesbaren Inhalt einer Seite abgelenkt wird, wenn er das Layout betrachtet. Der Sinn der Verwendung von Lorem Ipsum besteht darin, dass es eine mehr oder weniger normale Verteilung der Buchstaben hat
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