Introdução

Concluído

O aprendizado profundo é uma forma avançada de aprendizado de máquina que tenta emular a maneira como o cérebro humano aprende. Cada vez mais, o aprendizado profundo é usado para criar modelos complexos que dão suporte a desafios de inteligência artificial, como pesquisa visual computacional e processamento de linguagem natural.

O Azure Databricks é uma ótima opção de plataforma para treinar modelos de aprendizado profundo por vários motivos:

  • Ele permite que você trabalhe com os grandes volumes de dados necessários para treinar efetivamente os modelos de aprendizado profundo.
  • Ele oferece suporte para clusters escalonáveis baseados em GPU, que fornecem o melhor desempenho para os tipos de operações de matriz e vetor que o treinamento de modelo de aprendizado profundo envolve.
  • Estruturas comuns de aprendizado profundo, como o PyTorch e o TensorFlow, são instaladas previamente em clusters do Azure Databricks ML, assim como outras bibliotecas úteis, como o Horovod, para treinamento distribuído de modelos de aprendizado profundo.

Este módulo fornece uma introdução a alguns dos princípios fundamentais do aprendizado profundo, com foco em como usar o PyTorch no Azure Databricks.

Dica

Para obter uma introdução mais geral ao aprendizado profundo, recomendamos que você conclua o módulo Treinar e avaliar modelos de aprendizado profundo, que inclui algumas das mesmas informações deste módulo, mas aborda conceitos adicionais e tópicos de implementação mais detalhadamente.