• Buradasın

    Py Torch

    Özetteki ilgi çekici içerikler

    • 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

    • PyTorch Kurulum ve Sorun Giderme Rehberi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere PyTorch kütüphanesinin kurulumunu ve karşılaşılabilecek sorunları nasıl çözeceklerini adım adım göstermektedir. Video, PyTorch'un sanal ortamda kurulumunu ve test edilmesini anlatarak başlıyor. Ardından, kurulum sırasında karşılaşılan "specified modal not be found" hatasının çözümü için Visual Studio Code'un kurulumu gösteriliyor. Son olarak, kurulum sonrası test dosyasının nasıl silineceği ve sanal ortamın nasıl temizleneceği açıklanıyor. Video, PyTorch'u kullanmak isteyen ve kurulum sürecinde sorun yaşayan kullanıcılar için faydalı bir rehber niteliğindedir.

      • 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

    • 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

    • 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'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

    • Visual Studio Code'da PyTorch Paketlerini Kurma Rehberi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere Visual Studio Code editöründe PyTorch paketlerini nasıl kurabileceklerini adım adım göstermektedir.. Video, PyTorch projesi oluşturma ve temel bir PyTorch kodu yazma ile başlıyor. Ardından, paketlerin sadece proje için kurulması için sanal ortam oluşturma, etkinleştirme ve PyTorch ile torch vision gibi gerekli paketlerin kurulumu detaylı olarak anlatılıyor. Son olarak, kurulan paketlerle Python scriptinin çalıştırılması gösteriliyor. Video, farklı projeler için farklı versiyonlarda paket kurulumu yapmak isteyenler için faydalı bir rehber niteliğindedir.

      • youtube.com

    • PyTorch Kurulum ve Hata Çözüm Rehberi

      Bu video, bir eğitim içeriği olup, izleyicilere PyTorch kurulumunda karşılaşılabilecek sorunları ve çözümlerini göstermektedir. Video, PyTorch kurulumunda "missing some dependencies" hatasının nasıl çözüleceğini adım adım anlatmaktadır. İlk olarak, Visual Studio Code'nun nasıl kurulacağı gösterilmekte, ardından PyTorch'ın nasıl indirileceği ve kurulacağı açıklanmaktadır. Son olarak, kurulan PyTorch'ın test edilmesi için bir script çalıştırılarak GPU performansı test edilmektedir. Video, bir serinin parçası olup, bir sonraki videoda devam edileceği belirtilmektedir.

      • youtube.com

    • CPU ve GPU Arasındaki Performans Farkları ve PyTorch ile GPU Kullanımı

      Bu eğitim videosu, CPU ve GPU arasındaki temel farkları açıklayarak başlıyor ve ardından PyTorch kullanarak GPU performansını test etme sürecini gösteriyor.. Video, öncelikle CPU ve GPU'nun işlevlerini ve performans özelliklerini karşılaştırıyor. CPU'nun çoklu görev yapabilmesi ve GPU'nun çok daha fazla çekirdek sayısına sahip olması (örneğin, en gelişmiş GPU'nun 4096 çekirdek) vurgulanıyor. Daha sonra, PyTorch kurulumu ve GPU kullanımı için adım adım bir uygulama sunuluyor. Kullanıcılar, matris çarpımı işlemi üzerinden CPU ve GPU performansını karşılaştırarak, GPU'nun CPU'ya göre 2.5 kat daha hızlı olduğunu görebiliyor. Video, derin öğrenme ağlarına giriş yaparak sona eriyor.

      • 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

    • 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 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

    • 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

    • 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
  • Yazeka sinir ağı makaleleri veya videoları özetliyor