Machine Learning met PyTorch

Introductie tot de cursus Machine Learning met PyTorch

De cursus Machine Learning met PyTorch biedt een uitgebreide introductie tot de krachtige mogelijkheden van PyTorch. In deze cursus worden de basisprincipes van tensors, autograd en het PyTorch-ecosysteem behandeld. U leert hoe u PyTorch kunt toepassen in verschillende machine learning-toepassingen.

Lineaire Regressie in PyTorch

Vervolgens wordt ingegaan op lineaire regressie in PyTorch voor het voorspellen van resultaten. Hierbij komt optimalisatie aan bod met gradient descent, loss functions, regularisatietechnieken en evaluatiemetingen. Dit vormt de basis voor het bouwen van voorspellende modellen.

Neurale Netwerken met PyTorch

Dan worden neurale netwerken met PyTorch besproken, waarbij activation functions en backpropagation centraal staan. U leert hoe deze technieken bijdragen aan het verbeteren van modelprestaties.

Classificatie Taken in PyTorch

Eveneens komen classificatietaken in PyTorch aan de orde, zoals logistieke regressie en cross-entropie losses. Zowel binaire als multiclass classificatie worden behandeld, zodat u een breed scala aan classificatiemethoden kunt toepassen.

Modelontwikkeling in de cursus Machine Learning met PyTorch

Modelontwikkeling is een cruciaal onderdeel van de cursus Machine Learning met PyTorch. U leert hoe u complexere modellen kunt bouwen op basis van fundamentele bouwstenen, inclusief feature engineering en hyperparameter tuning.

Natural Language Processing met PyTorch

Vervolgens wordt behandeld hoe PyTorch kan worden ingezet bij Natural Language Processing, zoals tekstclassificatie, named entity herkenning en sequentie-naar-sequentie modellen voor machinale vertalingen. Dit opent de deur naar geavanceerde taalmodellen.

Reinforcement Learning met PyTorch

En ook reinforcement learning met PyTorch staat op het programma. Hierbij worden onder andere Markov Decision Processes, Q-Learning, Policy Gradients en Actor-Critic Methods besproken. Dit biedt een diepgaand inzicht in hoe agents leren van hun omgeving.

Image Processing met PyTorch

Daarnaast komt het gebruik van PyTorch voor image processing aan bod, waarbij ingegaan wordt op classificatie en objectdetectie. U leert hoe u visuele gegevens kunt analyseren en interpreteren.

Modeloptimalisatie in PyTorch

Tenslotte wordt aandacht besteed aan het optimaliseren van machine learning modellen in PyTorch, met het oog op betere performance en efficiëntie. Technieken zoals batch normalisatie, hyperparameter tuning en pruning worden diepgaand besproken.
Voor meer informatie over de basis van machine learning, kunt u ook onze cursus Machine Learning met Python bekijken. Voor de officiële documentatie van PyTorch, bezoek de PyTorch website.

Doelgroep Cursus Machine Learning met PyTorch

De cursus Machine Learning met PyTorch is bedoeld voor data scientists die Python en de Torch machine learning library willen gebruiken voor het maken van modellen en het doen van voorspellingen.

Voorkennis training Machine Learning met PyTorch

Om aan deze cursus te kunnen deelnemen is kennis van en ervaring met Python vereist en kennis van data analyse libraries zoals Numpy en Pandas wenselijk.

Uitvoering Cursus Machine Learning met PyTorch

De theorie wordt behandeld aan de hand van presentaties. Illustratieve demo's verduidelijken de concepten. De theorie wordt afgewisseld met oefeningen.

Certificaat Machine Learning met PyTorch

De deelnemers krijgen na het goed doorlopen van de cursus een certificaat van deelname aan Machine Learning met PyTorch.

Modules

Module 1 : Intro PyTorch

• Machine Learning Intro
• Overview of PyTorch
• Installing Anaconda
• Setting Up PyTorch
• PyTorch Tensors
• Tensor Operations
• Simple Neural Networks
• Datasets and DataLoaders
• Fundamentals of Autograd
• Model Evaluation Metrics

Module 2 : Linear Regression

• Linear Regression in PyTorch
• Gradient Descent Optimization
• Mean Squared Error
• Regularization Techniques
• Feature Scaling
• Feature Normalization
• Categorical Features
• Model Evaluation Metrics
• RMSE, MAE, R-squared
• Hyperparameter Tuning

Module 3 : Neural Networks

• Neural Networks Intro
• Building NN with PyTorch
• Multiple Layers of Arrays
• Convolutional Neural Networks
• Activation Functions
• Loss Functions
• Backpropagation
• Gradient Descent
• Stochastic Gradient Descent
• Recurrent Neural Networks

Module 4 : Classification

• Logistic Regression
• Binary Classification
• Multi-class Classification
• Cross-Entropy
• Confusion Matrix
• Precision and Recall
• ROC Curve
• Handling Imbalanced Data
• Regularization Techniques
• Hyperparameter Tuning

Module 5 : Model Building

• PyTorch Models
• Model Components
• Parameters
• Common Layer Types
• Linear Layers
• Convolutional Layers
• Input Channels
• Recurrent Layers
• Transformers
• Data Manipulation Layers

Module 6 : Natural Language Processing

• NLP Overview
• Text Preprocessing
• Tokenization
• Stopword Removal
• Spam Detection
• Bag-of-Words
• Word Embedding
• Sentiment Analysis
• Attention Mechanisms
• Transformer Models

Module 7 : Reinforcement Learning

• Intro Reinforcement Learning
• Markov Decision Processes
• Q-Learning
• Deep Q-Networks
• Policy Gradient Methods
• Actor-Critic Methods
• Proximal Policy Optimization
• Deep Policy Gradient

Module 8 : Image Processing

• Image Preprocessing
• Resizing and Normalization
• Convolution Layer
• Convolutional Neural Networks
• Object Detection
• Transfer Learning
• Semantic Segmentation
• Image Captioning

Module 9 : Model Optimization

• Profiling PyTorch
• Profiler With TensorBoard
• Hyperparameter tuning
• Parametrizations
• Pruning
• torch.compile
• Dynamic Quantization
• High-Performance Transformers