Introduction
Deep Learningest une forme avancée de Machine Learning qui tente d'imiter la façon dont le cerveau humain apprend. Le Deep Learning est de plus en plus utilisé pour générer des modèles complexes qui prennent en charge des problématiques de l’intelligence artificielle telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Azure Databricks est une plateforme idéale pour l’entraînement de modèles Deep Learning pour plusieurs raisons :
- Il vous permet d’utiliser les grands volumes de données nécessaires pour entraîner efficacement des modèles Deep Learning.
- Il offre une prise en charge des clusters évolutifs basés sur un GPU, qui fournissent les meilleures performances pour les types d’opérations de matrice et de vecteur qu’implique l’entraînement de modèles Deep Learning.
- Les infrastructure de Deep Learning courants telles que PyTorch et TensorFlow sont préinstallées dans les clusters Azure Databricks Machine Learning, tout comme d’autres bibliothèques utiles telles que Horovod pour l’entraînement distribué des modèles Deep Learning.
Ce module fournit une introduction à certains des principes de base du Deep Learning, l’accent étant mis sur l’utilisation de PyTorch dans Azure Databricks.
Conseil
Pour une présentation plus générale du Deep Learning, nous vous recommandons de suivre le module Entraîner et évaluer des modèles Deep Learning. Il inclut certaines informations identiques à celles de ce module, mais il traite plus en détail des concepts supplémentaires et des rubriques relatives à l’implémentation.