https://www.fast.ai/
产品信息
更新时间：09/10/2024
什么是fast.ai
fast.ai 是一家致力于通过免费在线课程、开源软件库和前沿研究使深度学习更易于访问的研究公司。由 Jeremy Howard 和 Rachel Thomas 于 2016 年创立，fast.ai 旨在赋予来自不同背景的人们使用深度学习和 AI 的能力，即使没有广泛的数学或编程经验。他们的方法侧重于使用通常仅对专家可用的前沿技术的实践性、动手学习。
fast.ai 的主要功能
fast.ai 是一个深度学习库和教育平台，旨在让更广泛的受众能够接触到深度学习。它提供了基于 PyTorch 的高级 API、实用的课程和教程，并专注于深度学习的最佳实践。fast.ai 强调自顶向下的教学方法，先从实际应用开始，再深入理论。
高级深度学习 API: 提供了一个直观的界面，可以快速在 PyTorch 之上构建最先进的深度学习模型
实用深度学习课程: 提供免费在线课程，通过动手编码和实际应用教授深度学习
自顶向下的教学方法: 先从可运行的代码和应用开始，再解释底层理论和数学
注重最佳实践: 结合最新研究和行业最佳实践，用于训练快速且准确的模型
强调易用性: 设计为可供不同背景的人使用，不仅仅是拥有高级数学/计算机科学学位的人
fast.ai 的用例
计算机视觉: 构建图像分类、目标检测和分割模型，应用于医学影像等领域
自然语言处理: 创建情感分析、文本分类和语言生成等任务的模型
表格数据分析: 将深度学习应用于结构化数据，进行预测建模和预测
推荐系统: 开发协同过滤模型，实现个性化推荐
时间序列预测: 构建基于历史时间序列数据预测未来值的模型
优点
使深度学习对初学者更加易于接触
专注于实际的现实应用
结合最新研究和最佳实践
提供免费的高质量教育资源
缺点
可能对高级用户抽象掉一些底层细节
主要专注于 PyTorch，对其他框架的支持较少
随着领域快速发展，课程材料可能会过时
如何使用fast.ai
设置支持 GPU 的环境: 使用 Google Colab 等云平台或设置带有 NVIDIA GPU 的本地环境。Fast.ai 建议初学者使用 Google Colab，因为它免费且易于使用。
安装 fastai 库: 如果使用 Colab，运行：!pip install fastai。对于本地安装，使用 conda 或 pip 安装 fastai 及其依赖项。
导入必要的模块: 在你的笔记本或脚本开始时，导入 fastai 模块：from fastai.vision.all import *
加载和准备你的数据: 使用 fastai 的 DataBlock API 轻松加载和准备你的数据集进行训练。
创建学习器: 使用 fastai 的 cnn_learner 或 unet_learner 创建带有预训练权重的模型。
训练模型: 使用 fit 或 fit_one_cycle 方法在准备好的数据上训练你的模型。
评估和微调: 使用 fastai 的解释工具评估模型性能并根据需要进行微调。
进行预测: 使用训练好的模型对新数据进行预测。
fast.ai 常见问题解答
fast.ai 是一个非营利研究组织，致力于使深度学习更加普及。他们提供免费的在线课程、深度学习库，并进行研究以普及人工智能。
fast.ai 网站分析
fast.ai 流量和排名
406.7K
每月访问量
#135371
全球排名
#2674
类别排名
流量趋势：May 2024-Sep 2024
fast.ai 用户洞察
00:01:28
平均访问时长
2.34
每次访问页数
52.92%
用户跳出率
fast.ai 的热门地区
US: 28.79%
IN: 8.59%
GB: 5.78%
CA: 4.89%
CN: 3.93%
Others: 48.02%
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