fast.ai, AI'yi daha erişilebilir ve demokratik hale getirmek için ücretsiz, pratik derin öğrenme kursları ve kütüphaneler sağlayan kar amacı gütmeyen bir kuruluştur.
Sosyal Medya ve E-posta:
https://www.fast.ai/?utm_source=aipure
fast.ai

Ürün Bilgisi

Güncellendi:Feb 16, 2025

fast.ai Aylık Trafik Trendleri

fast.ai, ziyaretlerde %17.0'lık bir artış göstererek 450 bin ziyarete ulaştı. fast.ai ile ilgili özel güncellemeler veya pazar faaliyetleri olmaksızın, bu büyüme muhtemelen daha özelleştirilmiş ve üretken yapay zeka modellerinin benimsenmesi ve yapay zeka ajanlarının yaygınlaşması gibi genel yapay zeka trendleriyle uyumlu.

Geçmiş trafiği görüntüle

fast.ai Nedir

fast.ai, derin öğrenmeyi daha erişilebilir hale getirmeye adanmış bir araştırma şirketidir; ücretsiz çevrimiçi kurslar, açık kaynak yazılım kütüphaneleri ve en son araştırmalar aracılığıyla. 2016 yılında Jeremy Howard ve Rachel Thomas tarafından kurulan fast.ai, farklı geçmişlere sahip insanların derin öğrenmeyi ve AI'yi kullanmalarını sağlamayı hedefliyor, hatta kapsamlı matematiksel veya kodlama deneyimi olmadan. Yaklaşımları, genellikle yalnızca uzmanlara sunulan en son teknikleri kullanarak pratik, uygulamalı öğrenmeye odaklanmaktadır.

fast.ai Temel Özellikleri

fast.ai, derin öğrenmeyi daha geniş bir kitleye erişilebilir hale getirmeyi amaçlayan bir derin öğrenme kütüphanesi ve eğitim platformudur. PyTorch üzerine inşa edilmiş yüksek seviyeli API'ler, pratik kurslar ve eğitimler sunar ve derin öğrenmede en iyi uygulamalara odaklanır. fast.ai, teoriyi derinlemesine incelemeden önce pratik uygulamalarla başlayarak yukarıdan aşağıya öğretim yaklaşımını vurgular.
Yüksek seviyeli derin öğrenme API'si: PyTorch'un üzerine en son derin öğrenme modellerini hızlı bir şekilde oluşturmak için sezgisel bir arayüz sağlar
Pratik derin öğrenme kursları: Gerçek dünya uygulamaları ve uygulamalı kodlama yoluyla derin öğrenmeyi öğreten ücretsiz çevrimiçi kurslar sunar
Yukarıdan aşağıya öğretim yaklaşımı: Temel teori ve matematiği açıklamadan önce çalışan kod ve uygulamalarla başlar
En iyi uygulamalara odaklanma: Hızlı ve doğru modeller eğitmek için en son araştırmaları ve endüstri en iyi uygulamalarını içerir
Erişilebilirliğe vurgu: Sadece ileri düzey matematik/bilgisayar bilimleri diplomasına sahip olanlar değil, çeşitli geçmişlere sahip insanlar tarafından kullanılabilir olacak şekilde tasarlanmıştır

fast.ai Kullanım Alanları

Bilgisayarla görme: Tıbbi görüntüleme gibi uygulamalar için görüntü sınıflandırma, nesne tespiti ve segmentasyon modelleri oluşturma
Doğal dil işleme: Duygu analizi, metin sınıflandırma ve dil üretimi gibi görevler için modeller oluşturma
Tablo verisi analizi: Tahmine dayalı modelleme ve tahmin için yapılandırılmış verilere derin öğrenme uygulama
Öneri sistemleri: Kişiselleştirilmiş öneriler için işbirlikçi filtreleme modelleri geliştirme
Zaman serisi tahmini: Geçmiş zaman serisi verilerine dayalı olarak gelecekteki değerleri tahmin etmek için modeller oluşturma

Artıları

Derin öğrenmeyi başlangıç seviyesindeki kullanıcılar için daha erişilebilir hale getirir
Pratik, gerçek dünya uygulamalarına odaklanır
En son araştırmaları ve en iyi uygulamaları içerir
Ücretsiz, yüksek kaliteli eğitim kaynakları sağlar

Eksileri

İleri düzey kullanıcılar için bazı düşük seviyeli detayları soyutlayabilir
Temelde PyTorch'a odaklanmıştır, diğer çerçeveler için daha az destek
Kurs materyalleri, alan hızla geliştiği için güncel olmayabilir

fast.ai Nasıl Kullanılır

GPU destekli bir ortam kurun: Google Colab gibi bir bulut platformu kullanın veya bir NVIDIA GPU ile yerel bir ortam kurun. Fast.ai, yeni başlayanlar için Google Colab'ı kullanmayı önerir çünkü ücretsizdir ve kullanımı kolaydır.
fastai kütüphanesini kurun: Colab kullanıyorsanız, çalıştırın: !pip install fastai. Yerel kurulumlar için, fastai ve bağımlılıklarını kurmak için conda veya pip kullanın.
Gerekli modülleri içe aktarın: Not defterinizin veya betiğinizin başında, fastai modüllerini içe aktarın: from fastai.vision.all import *
Verilerinizi yükleyin ve hazırlayın: fastai'nin DataBlock API'sini kullanarak veri kümenizi kolayca yükleyin ve eğitim için hazırlayın.
Bir öğrenici oluşturun: Önceden eğitilmiş ağırlıklarla bir model oluşturmak için fastai'nin cnn_learner veya unet_learner'ını kullanın.
Modeli eğitin: Hazırlanan veriler üzerinde modelinizi eğitmek için fit veya fit_one_cycle yöntemini kullanın.
Değerlendirin ve ince ayar yapın: Model performansını değerlendirmek ve gerektiğinde ince ayar yapmak için fastai'nin yorumlama araçlarını kullanın.
Tahminler yapın: Eğitilmiş modeli kullanarak yeni veriler üzerinde tahminler yapın.

fast.ai SSS

fast.ai, derin öğrenimi daha erişilebilir hale getirmeye odaklanan kar amacı gütmeyen bir araştırma grubudur. Ücretsiz çevrimiçi kurslar, bir derin öğrenme kütüphanesi sağlar ve AI'yi demokratikleştirmek için araştırmalar yapar.

fast.ai Web Sitesi Analitiği

fast.ai Trafik ve Sıralamaları
450.6K
Aylık Ziyaretler
#119751
Küresel Sıralama
#2047
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: May 2024-Jan 2025
fast.ai Kullanıcı İçgörüleri
00:01:35
Ort. Ziyaret Süresi
2.7
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
52.57%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
fast.ai'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
  1. US: 27.07%

  2. IN: 9%

  3. AU: 4.11%

  4. CN: 4.08%

  5. CA: 4%

  6. Others: 51.73%

fast.ai Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları

Lingogo
Lingogo
Lingogo, çalışan profesyoneller için özel olarak tasarlanmış, gerçek dünya işyeri senaryolarında konuşma AI eğitimi aracılığıyla pratik sunan AI destekli bir İngilizce öğrenme uygulamasıdır.
Quizzr.AI
Quizzr.AI
Quizzr.AI, herhangi bir öğrenme içeriğini etkileşimli sınavlara dönüştüren, doğrulanmış sorular, cevaplar ve geliştirilmiş öğrenme verimliliği için ilgi çekici özellikler sunan bir sonraki nesil AI destekli sınav oluşturma platformudur.
Sai
Sai
Sai, akademik dersler için kontrollü, şeffaf ve eğitimsel AI yetenekleri sunan, profesörler ve öğrenciler tarafından tasarlanmış özel bir AI platformudur.
SeekhoAI
SeekhoAI
SeekhoAI, metin içeriğini birden fazla dilde podcast'lere dönüştüren ve öğrenme deneyimini kişiselleştiren AI destekli bir beceri geliştirme ve öğrenme platformudur.