• Buradasın

    Py Torch

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • PyTorch Kurulum Hatası ve Çözümü

      Bu video, Python sanal ortamında PyTorch kütüphanesini kurarken karşılaşılan "specified module not be found" hatasını çözmeye yönelik bir teknik eğitim videosudur. Sunucu, izleyicilere adım adım sanal ortam oluşturma, doğru PyTorch sürümünü seçme ve eksik derleyiciyi kurma süreçlerini göstermektedir.. Video, önce sanal ortam oluşturulup PyTorch'un GPU desteğiyle kurulması ve ardından kurulumun başarısız olmasıyla başlayan bir hata senaryosunu ele alır. Sorunun çözümü için Microsoft Visual C++ Derleyicisi'nin (Build Tools) nasıl indirilip kurulacağı detaylandırılır ve kurulum sonrası test kodunun çalıştırılmasıyla doğrulama yapılır. Ayrıca, kurulum sonrası sanal ortamın temizlenmesi ve gereksiz dosyaların silinmesi konusunda önemli bir disk alanı optimizasyonu tavsiyesi sunulur.. İzleyiciler, özellikle Windows üzerinde PyTorch kurulumu sırasında derleyici hatasıyla karşılaşan geliştiriciler için bu videoyu izlemelidir. Video, hata mesajının neden kaynaklandığını ve çözüm adımlarını pratik bir şekilde göstererek teknik bir sorun giderme rehberi niteliğindedir.

      • youtube.com

    • PyTorch'ta Ağ Katmanları ve Deep Learning Eğitimi

      Bu video, bir konuşmacının PyTorch ve deep learning konularında sunduğu eğitim içeriğidir. Video, iki ana bölümden oluşmaktadır. İlk bölümde PyTorch'ta ağ katmanlarının nasıl katman katman yazılacağı, lineer regresyon örneği üzerinden lineer fonksiyonların oluşturulması ve parametrelerinin ayarlanması gösterilmektedir. İkinci bölümde ise PyTorch'un deep learning'deki önemi, Facebook tarafından desteklenmesi ve diğer kütüphanelerle (TensorFlow, MXNet) karşılaştırması yapılmaktadır. Konuşmacı, PyTorch'un daha esnek bir yapı sunduğu ve daha kolay yazım sağladığı için tercih edildiğini belirtmekte, kompleks ağları anlamak ve oluşturabilmek amacıyla PyTorch'a başlama kararı aldığını ifade etmektedir. Video, PyTorch kursuna dahil olanlar için temel bir eğitim niteliğindedir.

      • youtube.com

    • PyTorch Kurulum Rehberi: Visual Studio Code

      Bu video, Python geliştirme ortamı olarak Visual Studio Code kullanan kullanıcılar için PyTorch paketlerinin nasıl kurulacağını adım adım anlatan bir eğitim videosudur.. İçerik, önce yeni bir sanal ortam (virtual environment) oluşturulması ve bu ortamın aktif edilmesi sürecini, ardından `pip` komutu kullanılarak `torch` ve `torchvision` paketlerinin projeye özel olarak yüklenmesini ve son olarak basit bir Python betiğinin çalıştırılmasını içeren mantıksal bir sıraya sahiptir. Video, paketlerin küresel olarak değil, sadece proje için izole edilerek kurulmasının önemine değinerek teknik bir rehber niteliğindedir.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Eğitim Videosu

      "Brick Lap" kanalının sahibi tarafından sunulan bu eğitim videosu, istatistik ve enformatik lisans ve yüksek lisansları yapmış, onbeş yıldır IT sektöründe çalışan bir sunucu tarafından hazırlanmıştır. Video, yapay zekanın tanımı ve tarihsel gelişiminden başlayarak, günümüzdeki durumuna ve gelecekteki iş dünyasına etkisine kadar uzanan kapsamlı bir anlatım sunmaktadır. İlk bölümde yapay zekanın 1950'lerden günümüze kadar olan tarihsel gelişimi ve gerekli programlama dilleri (Python, TensorFlow, PyTorch, Keras, Pandas, Numpy, OpenCV) hakkında bilgiler verilirken, ikinci bölümde el yazısı tanıma modeli oluşturma süreci uygulamalı olarak gösterilmektedir. Video ayrıca yapay zekanın yazılım geliştirme sürecindeki olumlu etkilerini vurgulayarak, rutin görevleri otomatikleştireceğini ve yazılımcıların yaratıcılık ve problem çözme alanlarına odaklanmalarına yardımcı olacağını belirtmektedir.

      • youtube.com

    • PyTorch Temel Eğitim Videosu

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan PyTorch programlama dili eğitim dersidir. Eğitmen, PyTorch kütüphanesinin temel kavramlarını ve kullanımını adım adım anlatmaktadır. Video, PyTorch kütüphanesinin import edilmesiyle başlayıp, tensor objelerinin oluşturulması, boyutlandırılması ve dört işlem yapma konularını ele almaktadır. Daha sonra matris işlemleri, dilimleme, PyTorch tensörlerinin Numpy array'lerine dönüştürülmesi ve GPU-CPU bellekleri arasındaki geçiş yöntemleri (cpu_to_gpu, to_device, to_cpu) detaylı şekilde gösterilmektedir. Eğitim içeriğinde ayrıca implace fonksiyonunun bellek tasarrufu sağladığı, item metodunun tensor içindeki değerlere erişim sağladığı ve PyTorch'un otomatik gradyan hesaplama özelliği de anlatılmaktadır. Video, GPU ve CPU objeleri arasındaki farka değinerek sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka Modellerinin Çalışma Prensibi ve Enerji Tüketimi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, konuşmacı yapay zeka modellerinin çalışma prensiplerini ve enerji tüketimini anlatmaktadır.. Video, yapay zeka modellerinin derin öğrenme algoritmaları ve büyük veri kümeleri üzerinde çalışarak karmaşık görevleri yerine getirdiğini açıklayarak başlıyor. Ardından PyTorch kütüphanesi, tensorler, otomatik türev hesaplama (autograd), sinir ağları ve model eğitimi gibi temel kavramlar detaylı olarak anlatılıyor. Son bölümde ise yapay zeka uygulamalarının enerji tüketimi, özellikle GPU'ların kullanımı ve büyük teknoloji şirketlerinin (Microsoft, Amazon, Google) bu konudaki stratejileri (nükleer enerji yatırımları) ele alınıyor.

      • youtube.com

    • PyTorch Hatasının Çözümü ve Görsel Studio Kurulumu

      Bu video, PyTorch kütüphanesini sanal bir Python ortamına kurarken karşılaşılan "DLL dosyası bulunamadı" hatasını çözmeye odaklanan bir teknik eğitim videosudur. Sunucu, izleyicilere adım adım Visual Studio C++ derleyicisinin nasıl indirileceğini ve kurulacağını göstererek sorunun kaynağını giderir.. Video, önce hatanın nedenini açıklayarak başlar ve ardından Visual Studio Community Edition'ın resmi web sitesinden indirilip kurulması sürecini detaylandırır. Kurulum tamamlandıktan sonra, sunucu sanal ortamı yeniden aktif ederek bir test Python betiği çalıştırır ve modelin GPU üzerinde başarıyla yüklendiğini doğrulayarak sorunun çözüldüğünü kanıtlar.. İzleyiciler, özellikle Windows üzerinde PyTorch kurulumu sırasında derleyici eksikliği nedeniyle oluşan hatalarla karşılaşanlar için bu videoyu faydalı bulabilir. Video, kurulum adımlarını ve test sürecini görsel olarak takip etmeyi kolaylaştıran pratik bir rehber niteliğindedir.

      • youtube.com

    • PyTorch Eğitim Serisi: İlk Adım

      Bu video, derin öğrenme eğitim serisi kapsamında PyTorch kütüphanesinin temel kullanımını anlatan bir eğitim içeriğidir. Eğitmen, daha önce Keras ve TensorFlow gibi kütüphaneleri kullanarak derin öğrenme uygulamaları yaptığını ancak yeni modeller ve ağ türlerini daha kolay kullanabilmek için PyTorch'u öğrenmeye başladığını belirtiyor. Video, PyTorch'un temel kullanımını göstermektedir. Eğitmen önce PyTorch'un nasıl indirileceğini anlatmak istemediğini, ancak bir sonraki videoda bunu yapacağını belirtiyor. Ardından PyTorch'ta skaler, vektör ve matris oluşturma, rastgele sayı üretme ve veri seti yükleme gibi temel işlemler gösteriliyor. Özellikle Boston ev fiyatları veri seti kullanılarak PyTorch'un Numpy veri yapılarını nasıl kullanabileceği ve GPU kullanımı için nasıl optimize edilebileceği anlatılıyor.

      • youtube.com

    • VGGNet Evrişimsel Sinir Ağı Eğitim Videosu

      Bu video, Buse adlı üniversitede eğitim veren bir akademisyenin sunduğu derin öğrenme eğitim içeriğidir. Video, transfer öğrenme kavramından başlayarak VGGNet evrişimsel sinir ağının tarihçesini, mimari yapısını ve çalışma prensiplerini detaylı olarak anlatmaktadır. İçerikte VGG16 modelinin 16 evrişimsel katman ve 3 tam bağlantılı katmandan oluştuğu, 224x224 boyutunda RGB görüntülerle çalıştığı ve ImageNet veri setinde %94,70 doğruluk oranına ulaştığı açıklanmaktadır. Son bölümde ise PyTorch kütüphanesinde VGG modellerinin nasıl kullanılacağı adım adım gösterilmektedir. Video, akademik makalelerden alınan teknik bilgiler, RLU aktivasyon fonksiyonunun kullanımı ve modelin diğer derin öğrenme modellerine göre performansı gibi konuları da içermektedir. Konuşmacı, "minik minik minik minik video yayınları" yapacağını belirtmektedir.

      • youtube.com

    • PyTorch ile Göğüs Ekstraksiyon Görüntülerinde Sınıflandırma Eğitimi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan derin öğrenme ve makine öğrenimi eğitim içeriğidir. Eğitmen, PyTorch kütüphanesi kullanarak göğüs ekstraksiyon görüntülerinde iki sınıflı bir sınıflandırma ağının nasıl oluşturulacağını adım adım göstermektedir. Video, sınıflandırma kavramının temel açıklamasıyla başlayıp, Google Colab platformunda PyTorch, torchvision, numpy, pandas gibi kütüphanelerin kullanımı, veri setinin hazırlanması, eğitim ve test verilerinin ayrılması, veri dengesizliğinin incelenmesi ve transfer learning ile sınıflandırma ağlarının oluşturulması konularını kapsamaktadır. Ayrıca, AlexNet ve DenseNet gibi farklı sınıflandırma ağlarının karşılaştırılması ve eğitim sürecinin nasıl başlatılacağı da anlatılmaktadır. Eğitim sürecinde kullanılan metrikler (accuracy, Cohen's kappa skoru, classification report), optimizer'ların seçimi, parametrelerin ayarlanması, veri normalleştirme yöntemleri ve CNN modellerinin kullanımı gibi teknik detaylar da ele alınmaktadır. Video, bir sonraki bölümde performans metrikleri ve karmaşıklık matrisi hakkında daha detaylı bilgi verileceğini belirterek sona ermektedir.

      • youtube.com

    • Derin Öğrenme ve Uzaktan Algılama Verileri Webinar Serisi

      Bu video, bir eğitmen tarafından sunulan derin öğrenme ve uzaktan algılama verileri üzerine dört haftalık webinar serisinin üçüncü bölümüdür. Sunumcu, izleyicilerle interaktif bir şekilde ilerlemeyi amaçlamaktadır. Webinar, segmentasyon ve nesne tanıma işlemlerine odaklanmaktadır. İçerikte hiper spektral veriler, radar verileri, gürültü filtreleme teknikleri, piksel tabanlı ve kutu tabanlı nesne tespiti yöntemleri, YOLO, SSD, RetinaNet gibi popüler algoritmalar ve COCO, Pascal VOC gibi veri setleri detaylı olarak ele alınmaktadır. Ayrıca, OpenCV kütüphanesi, TensorFlow ve PyTorch framework'leri kullanılarak veri setlerinin nasıl işlendiği, model oluşturma ve eğitim süreçleri anlatılmaktadır. Sunumda ayrıca veri setlerinin nasıl tutulduğu, XML ve JSON formatları, veri setlerinin kullanım alanları, hiper parametrelerin önemi, confusion matrix kullanımı ve tahmin değerlerinin görüntülenmesi gibi teknik konular da ele alınmaktadır. Webinar, bir sonraki haftada 3D veri setleri ve segmentasyon örnekleri üzerinde durulacağı bilgisiyle sonlanmaktadır.

      • youtube.com

    • PyTorch'ta Güvenlik Açıklıkları ve Java ile Arka Kapı Saldırısı Eğitimi

      Bu video, 15 yıllık deneyime sahip bir siber güvenlik uzmanı tarafından sunulan teknik bir eğitim içeriğidir. Mehmet adlı eğitmen, PyTorch'ta güvenlik açıklıkları ve Java programlama dilini kullanarak arka kapı saldırısı gerçekleştirme tekniklerini anlatmaktadır. Video, PyTorch'ta model yükleme mekanizmasındaki güvenlik açıklarını, model dosyalarının yapısını ve serileştirme süreçlerini ele almaktadır. Eğitmen, SnakeY kütüphanesi kullanarak Java reflection ve remote class loader tekniklerini uygulayarak sunucuya erişim sağlama sürecini adım adım göstermektedir. Videoda ayrıca MAR dosyalarının içeriği, manifest.json ve config.yaml dosyalarının önemi, Java'da reflection ve remote class loader gibi tekniklerin nasıl kullanılacağı ve SnakeY'nin 2.1 versiyonunda yapılan güvenlik iyileştirmeleri hakkında bilgiler de paylaşılmaktadır.

      • youtube.com

    • Yapay Zeka ile Ses Gürültü Azaltma Teknikleri Eğitimi

      Bu video, Selçuk Çağlar adlı bir teknoloji uzmanı tarafından sunulan, yapay zeka ve ses işleme konularında detaylı bir teknik eğitim içeriğidir. Konuşmacı, Türk mühendisliği okumuş olduğunu belirterek, ses filtreleme projesi hakkında kapsamlı bilgiler paylaşmaktadır. Video, Edinburgh Üniversitesi'nin veritabanından edinilen 40 farklı konuşmacının ses kayıtlarını gürültülü ortamlarda filtrelemek için geliştirilen Segan (Serial Enhance GAN) modelinin yapısını, eğitim sürecini ve teknik detaylarını anlatmaktadır. İçerik, Auto Encoder mantığıyla çalışan modelin nasıl eğitildiğini, optimizasyon yöntemlerini, loss fonksiyonlarını ve eğitim sürecindeki checkpoint alma stratejilerini detaylı şekilde ele almaktadır. Eğitimde ayrıca spectral normalization, skip connection, windowing fonksiyonları, Sync konvolüsyon, face shift gibi teknik konulara değinilmekte ve PyTorch kütüphanesi kullanılarak oluşturulan modellerin forward ve backward işlemlerinin nasıl gerçekleştirildiği gösterilmektedir. Video, yaklaşık bir saat uzunluğunda olup, izleyicilere derin öğrenme modellerinin iç yapısı ve ses gürültü azaltma uygulamaları hakkında detaylı bilgi sunmaktadır.

      • youtube.com
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor