fast.ai Anleitung
fast.ai ist eine gemeinnützige Organisation, die kostenlose, praktische Deep Learning-Kurse und -Bibliotheken anbietet, um KI zugänglicher und demokratisierter zu machen.
Mehr anzeigenWie man fast.ai verwendet
Richten Sie eine GPU-fähige Umgebung ein: Verwenden Sie eine Cloud-Plattform wie Google Colab oder richten Sie eine lokale Umgebung mit einer NVIDIA-GPU ein. Fast.ai empfiehlt, Google Colab für Anfänger zu verwenden, da es kostenlos und einfach zu bedienen ist.
Installieren Sie die fastai-Bibliothek: Wenn Sie Colab verwenden, führen Sie aus: !pip install fastai. Für lokale Installationen verwenden Sie conda oder pip, um fastai und seine Abhängigkeiten zu installieren.
Importieren Sie die erforderlichen Module: Importieren Sie zu Beginn Ihres Notebooks oder Skripts die fastai-Module: from fastai.vision.all import *
Laden und bereiten Sie Ihre Daten vor: Verwenden Sie die DataBlock-API von fastai, um Ihr Dataset einfach zu laden und für das Training vorzubereiten.
Erstellen Sie einen Lernenden: Verwenden Sie den cnn_learner oder unet_learner von fastai, um ein Modell mit vortrainierten Gewichten zu erstellen.
Trainieren Sie das Modell: Verwenden Sie die Methode fit oder fit_one_cycle, um Ihr Modell mit den vorbereiteten Daten zu trainieren.
Bewerten und Feinabstimmen: Verwenden Sie die Interpretationstools von fastai, um die Modellleistung zu bewerten und nach Bedarf Feinabstimmungen vorzunehmen.
Treffen Sie Vorhersagen: Verwenden Sie das trainierte Modell, um Vorhersagen für neue Daten zu treffen.
fast.ai FAQs
fast.ai ist eine gemeinnützige Forschungsgruppe, die sich darauf konzentriert, Deep Learning zugänglicher zu machen. Sie bieten kostenlose Online-Kurse, eine Deep-Learning-Bibliothek und führen Forschungen durch, um KI zu demokratisieren.
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