pytorch-tutorial

Supports de cours pour MIT 6.S191 : Introduction au Deep Learning

Une ressource pour apprendre le Machine Learning et le Deep Learning

Tutoriels sur l'implémentation de quelques modèles séquence-à-séquence (seq2seq) avec PyTorch et TorchText.

Je suis convaincu que les étudiants de troisième cycle et les chercheurs d'emploi, auxquels ce livre est principalement destiné, tireront profit de sa lecture ; j'espère toutefois que même les chercheurs les plus expérimentés le trouveront fascinant.

Tutoriels pour débuter avec PyTorch et TorchText pour l'analyse de sentiment.

Tutoriel pratique PyTorch (2e édition) : couvre l'apprentissage pour débutants, les projets CV, NLP et LLM, ainsi que le déploiement en production. Ce livre permet de maîtriser PyTorch et de devenir un ingénieur en deep learning compétent.

Tutoriel d'introduction rapide au deep learning avec PyTorch (absolument facile à comprendre !).

Articles sur l'apprentissage automatique, archivés depuis MachineCurve.com.

Dépôt destiné à aider les débutants en machine learning ou ceux qui préparent un groupe d'étude.

Tutoriel PyTorch pour débutants.

Tutoriels officiels PyTorch incluant une introduction rapide de 60 minutes, des tutoriels avancés, vision par ordinateur, traitement du langage naturel, réseaux antagonistes génératifs et apprentissage par renforcement.

Code source du livre Learn Deep Learning with PyTorch.

Implémentation minimale de l'algorithme PPO (Proximal Policy Optimization) avec objectif écrêté en PyTorch

Dépôt officiel de mon livre : "Deep Learning with PyTorch Step-by-Step: A Beginner's Guide"

Arrêt précoce (early stopping) pour PyTorch

Quelques astuces pour PyTorch.

Un framework d'ensemble unifié pour PyTorch visant à améliorer les performances et la robustesse de vos modèles de deep learning.

Dépôt GitHub contenant des tutoriels pour le fine-tuning de modèles transformers sur diverses tâches de NLP.

Apprentissage automatique / Deep Learning / Python / Grands modèles / Multimodal / LLM / Tutoriel NLP / Entretien algorithmique.

Super-résolution d'image unique photoréaliste utilisant un réseau antagoniste génératif (GAN) | Un tutoriel PyTorch pour la super-résolution

Création de modèles d'IA haute performance grâce à des composants modulaires