fast.ai Cách sử dụng
fast.ai là một tổ chức phi lợi nhuận cung cấp các khóa học và thư viện học sâu miễn phí, thực tiễn để làm cho AI dễ tiếp cận và dân chủ hóa hơn.
Xem thêmCách sử dụng fast.ai
Thiết lập môi trường có hỗ trợ GPU: Sử dụng một nền tảng đám mây như Google Colab hoặc thiết lập một môi trường cục bộ với GPU NVIDIA. Fast.ai khuyên dùng Google Colab cho người mới bắt đầu vì nó miễn phí và dễ sử dụng.
Cài đặt thư viện fastai: Nếu sử dụng Colab, chạy: !pip install fastai. Đối với các cài đặt cục bộ, sử dụng conda hoặc pip để cài đặt fastai và các phụ thuộc của nó.
Nhập các mô-đun cần thiết: Tại đầu notebook hoặc script của bạn, nhập các mô-đun fastai: from fastai.vision.all import *
Tải và chuẩn bị dữ liệu của bạn: Sử dụng API DataBlock của fastai để dễ dàng tải và chuẩn bị tập dữ liệu của bạn cho việc huấn luyện.
Tạo một người học: Sử dụng cnn_learner hoặc unet_learner của fastai để tạo một mô hình với trọng số đã được huấn luyện trước.
Huấn luyện mô hình: Sử dụng phương pháp fit hoặc fit_one_cycle để huấn luyện mô hình của bạn trên dữ liệu đã chuẩn bị.
Đánh giá và tinh chỉnh: Sử dụng các công cụ giải thích của fastai để đánh giá hiệu suất mô hình và tinh chỉnh khi cần thiết.
Dự đoán: Sử dụng mô hình đã được huấn luyện để đưa ra dự đoán trên dữ liệu mới.
Câu hỏi thường gặp về fast.ai
fast.ai là một nhóm nghiên cứu phi lợi nhuận tập trung vào việc làm cho học sâu trở nên dễ tiếp cận hơn. Họ cung cấp các khóa học trực tuyến miễn phí, một thư viện học sâu và tiến hành nghiên cứu để dân chủ hóa AI.
Xem thêm