2 か月で PyTorch をマスターするための 8 つのベスト コースと書籍

人工知能、機械学習、深層学習は、最近人気のバズワードになっています。

その理由の 1 つは、ChatGPT、Midjourney、DALL-E などの人工知能を活用したエキサイティングなツールの出現です。 AI がいかに強力で有能であるかを考えると、ソフトウェア会社は、将来に向けて AI 対応ソフトウェアの構築を支援してくれる、熟練した AI エンジニアを探しています。

PyTorch は、ディープ ラーニング エンジニアが履歴書の一部として持つべきスキルです。このコースでは、PyTorch とは何かを紹介し、最適な学習リソースの方向性を示します。

PyTorch とは何ですか?

PyTorch は、Python プログラミング言語で使用される人気のある機械学習ライブラリです。 PyTorch を使用すると、開発者は機械学習モデルを迅速かつ簡単に構築およびトレーニングできます。

これは、Lua プログラミング言語用に作成されたオリジナルの Torch ライブラリに基づいて Meta によって開発されました。 PyTorch は無料で使用でき、オープンソースです。その結果、開発者の間では深層学習アプリケーションを構築することが一般的な選択肢となっています。

PyTorch を使用する理由

• PyTorch は無料のオープンソースであり、大規模なコミュニティがサポートしています。これは Meta によって支援されており、ソフトウェアの Linux Foundation の下にあります。
• PyTorch は NumPy に似たインターフェイスを備えているため、使いやすいです。これにより、NumPy をすでに知っている場合でも簡単に始めることができます。
• 速いですね。 PyTorch は、Nvidia CUDA SDK を使用して GPU での操作の実行をサポートします。
• 大きな生態系を持っています。 PyTorch には人気があるため、学習に役立つリソースが多数用意されています。次のセクションでは、使用するのに最適なもののリストを示します。

PyTorch のオンライン コース

2023 年の深層学習向け PyTorch: ゼロからマスターへ

このUdemyコースは、49時間のビデオコンテンツと7つの記事で、Python開発者から完全なディープラーニングエンジニアになれることを目的としています。このコースは、おそらく PyTorch で見つけられる最も包括的なコースで、就職の準備が整います。

まず、テンソルとは何か、テンソルを使用して何が実現できるかなど、PyTorch の基本を説明します。その後、分類とコンピューター ビジョンの問題のためのモデルを構築してトレーニングする前に、Pytorch でニューラル ネットワーク モデルを構築する一般的なワークフローを学習します。

また、実稼働システムを構築する深層学習エンジニアとしてカスタム データセットを使用する方法も学びます。このコースでは、既存のモデルからの学習の転送、さまざまなモデルのパフォーマンスの比較、研究論文からのモデルの読み取りと実装、モデルのデプロイなど、実稼働レベルのタスクもいくつか教えます。

このコースを最大限に活用するには、開始する前に Python についてすでに理解している必要があります。さらに、必須ではありませんが、機械学習の知識があることが推奨されます。

ディープラーニングを深く理解する

Udemy によるこの Deep Learning コースは高い評価を受けており、登録されています。その理由の 1 つは、前提条件が少ないことが挙げられます。代わりに、PyTorch とディープ ラーニングを理解するために必要なすべてをゼロから学びます。

このコースは、深層学習の概要と、深層学習が人工ニューラル ネットワークを使用して生物学の概念をどのように借用するのかを説明することから始まります。さらに詳しく説明する前に、ベクトル、行列、多変数微積分など、深層学習の基礎となりサポートする数学について学びます。

さらに準備を進めるために、Python と Numpy を学習します。このコースでは、作業するさまざまな種類のネットワークについても説明します。これらには、畳み込みニューラル ネットワーク、敵対的生成ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワーク、フィードフォワード ネットワークが含まれます。

これらを PyTorch に実装する方法を学びます。前述したように、このコースは開始する前に予備知識を必要としません。

PyTorch: ディープラーニングと人工知能

「PyTorch: Deep Learning and Artificial Intelligence」では、特に PyTorch に重点を置いて、ディープ ラーニングについて幅広く説明します。学習する内容の多くは、PyTorch のコンテキストで行われます。

このコースは、回帰、線形分類、モデルの学習の意味など、機械学習の基本を紹介することから始まります。次に、フィードフォワード ニューラル ネットワーク、畳み込みニューラル ネットワーク、リカレント ニューラル ネットワークなどの一般的なネットワーク アーキテクチャについて学びます。

さらに、自然言語処理およびレコメンダー システムを構築する方法を学びます。また、コンピューター ビジョン、敵対的生成ネットワーク、強化学習についても学びます。このコースを開始する前に、Python と Numpy についてすでに理解している必要があります。導関数や確率についても知っておくことをお勧めします。

PyTorch の基礎

Microsoft Learn が提供するこの PyTorch コース は 、PyTorch を学ぶためにノートブック スタイルで書かれた対話型チュートリアルです。これには、各行の動作を確実に理解するために編集および実行できるコード例が含まれています。

Tensor の概念、作成方法、PyTorch で Tensor が役立つ理由など、PyTorch の基本について説明します。機械学習モデルを実装してトレーニングする方法を学びます。

その後、コンピューター ビジョン、自然言語処理、および音声分類アプリケーションの構築に特化する前に、完全なモデル構築プロセスを学習します。このコースの要件は、Python、Jupyter ノートブック、および基本的な機械学習の知識のみです。このコースの最も良い点は、無料であり、Microsoft からクラウドで演習を実行するためのコンピューティング能力を無料で入手できることです。

PyTorch を使用したディープラーニング

この Datacamp コースは、ディープ ラーニングに関するコースの中で最もわかりやすく、よく作られているコースの 1 つです。概念を直感的に紹介するビデオと、概念を練習して定着させるのに役立つインタラクティブな演習で構成されています。

このコースは、PyTorch を Numpy と比較対照しながら紹介することから始まります。そのため、Numpy に精通していることが役立ちますが、Python の知識が必要です。

このコースでは、PyTorch を使用して人工ニューラル ネットワークを構築する方法を学びます。畳み込みニューラル ネットワークを構築して使用する方法も学習します。 Python の知識に加えて、Python による教師あり学習についても知っておく必要があります。

PyTorch に関する書籍

Fastai と PyTorch を使用したプログラマーのための深層学習

この本の目的は、ディープ ラーニングをよりアクセスしやすくすることで簡素化することです。これは、Python の知識と数学が少しあれば誰でも機械学習にアクセスでき、理解できることを示しています。これは、一般的な機械学習タスクに高レベルのコンポーネントを提供することで機械学習を簡素化するライブラリである Fastai によって実現されます。

この本では、コンピューター ビジョン、自然言語処理、表形式データのタスク用にモデルをトレーニングする方法を説明します。また、深層学習モデルがどのように機能するかを学ぶことで、深層学習モデルの速度とパフォーマンスを向上させる方法も学びます。この本では Python については説明していないため、事前に知っておく必要があります。

PyTorch ポケット リファレンス

この本は、PyTorch を学習するための簡潔なリファレンスとして役立ちます。これは、あらゆるスキルと経験レベルの機械学習エンジニア、研究者、ソフトウェア開発者が PyTorch ライブラリに関する役立つ情報を見つけることを目的としています。

基本的な PyTorch 構文からトレーニングの最適化まですべてをカバーします。モデルを作成し、GPU または TPU で実行して速度を向上させ、AWS、Google Cloud、または Microsoft Azure を使用して実稼働環境にデプロイする方法を学びます。

深層学習のための PyTorch のプログラミング

『Programming PyTorch for Deep Learning』は、PyTorch をゼロから学べる本です。この本に従うことで、クラウド開発用に PyTorch をセットアップする方法と、サウンド、テキスト、画像のモデルを構築するために深層学習の概念を適用する方法を学びます。

Wikipedia に基づいて自然言語分類器を構築し、トーチ オーディオを使用して音声データを分類します。また、Docker を使用してモデルを実稼働環境にデプロイする方法も学習します。

結論

この記事では、PyTorch とは何か、PyTorch が優れている理由、学習に使用する最適なリソースについて説明しました。 PyTorch は、機械学習エンジニアが知っておくと非常に便利なライブラリです。これを使用すると、コンピューター ビジョンから自然言語処理に至る強力なインテリジェント システムを構築できます。この記事が PyTorch の紹介に役立つことを願っています。