TensorFlow ile olasılıksal derin öğrenme

Standart derin öğrenme modelleri hatalı olsalar bile kesin güvenle tahminler yaparlar. olasılıksal derin eğitim, sinirsel ağların şüphelerini ölçümlemelerine izin vererek bu sorunu çözerek kritik gerçek dünya uygulamaları için daha güvenli ve güvenilir hale getirir. Bu yazılı derste, kararlı derin öğrenmeden olasılıksal modellemeye geçiş yapacaksınız. Hem verilerinizde hem de model ağırlıklarınızda belirsizliği nasıl temsil edeceğinizi öğreneceksiniz, böylece belirsizliklerini ifade edebilecek güçlü sinirsel ağlar inşa edebileceksiniz. Temel olasılık kavramlarıyla başlayarak, pratik, olası mimarileri kodlamaya ilerleyeceksiniz. Ne öğreneceksin: - Derin öğrenmede olasılık dağılımları ve belirsizlik ölçümlemesinin temel kavramlarını anlamak. - TensorFlow Olasılık kütüphanesini kullanarak olasılık dağılımlarını üreten sinirsel ağlar oluşturun. - Gerçek dünya veri setlerindeki doğal gürültüyü yakalamak için rastgele belirsizliği modelleyin. - Model parametrelerinde epistemik belirsizliği tahmin etmek için Bayes sinir ağlarını uygulayın. - Olasılıksal modelleri eğitmek için modern varyasyonel çıkarım teknikleri ve Monte Carlo yöntemlerini uygulayın. - Doğru puanlama kuralları ve kalibrasyon metriklerini kullanarak olasılık tahminlerini değerlendirin. Kurs, belirsizlik bilinçli modelleri inşa etmek, eğitmek ve değerlendirmek için yazılı açıklamalar ve kod parçaları yoluyla size rehberlik etmeden önce temel terminoloji ve temel dağıtım kavramlarıyla başlar. Bu kurs, nöral ağlar ve Python hakkında temel bilgilere sahip olan ve modellerinde belirsizliği nasıl yöneteceklerini öğrenmek isteyen geliştiriciler, veri analistler ve makine öğrenimi tutkunları için tasarlanmıştır. Olasılıksal programlamada önceden deneyime gerek yoktur. Bilmedikleri şeyleri bilen derin öğrenme modelleri oluşturmak için okumaya başlayın.