Probabilistic Deep Learning with TensorFlow

मानक डीप लर्निंग मॉडल पूर्ण आत्मविश्वास के साथ भविष्यवाणियां करते हैं, भले ही वे गलत हों। संभाव्य डीप लर्निंग इसे न्यूरल नेटवर्क को अपने संदेह को मापने की अनुमति देकर हल करता है, जिससे वे महत्वपूर्ण वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए सुरक्षित और अधिक विश्वसनीय बन जाते हैं। इस लिखित पाठ्यक्रम में, आप नियतात्मक डीप लर्निंग से संभाव्य मॉडलिंग में संक्रमण करेंगे। आप अपने डेटा और अपने मॉडल भार दोनों में अनिश्चितता का प्रतिनिधित्व करना सीखेंगे, जिससे आप मजबूत न्यूरल नेटवर्क बना सकेंगे जो यह व्यक्त कर सकें कि वे कब अनिश्चित हैं। संभाव्यता की मूलभूत अवधारणाओं से शुरुआत करके, आप व्यावहारिक, संभाव्य आर्किटेक्चर कोडिंग तक आगे बढ़ेंगे। आप क्या सीखेंगे: - डीप लर्निंग में संभाव्यता वितरण और अनिश्चितता परिमाणीकरण की मुख्य अवधारणाओं को समझें। - TensorFlow Probability लाइब्रेरी का उपयोग करके संभाव्यता वितरण आउटपुट करने वाले न्यूरल नेटवर्क बनाएं। - वास्तविक दुनिया के डेटासेट में मौजूद शोर को पकड़ने के लिए aleatoric अनिश्चितता को मॉडल करें। - मॉडल मापदंडों में epistemic अनिश्चितता का अनुमान लगाने के लिए Bayesian न्यूरल नेटवर्क लागू करें। - संभाव्य मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए आधुनिक variational inference तकनीकों और Monte Carlo विधियों को लागू करें। - उचित स्कोरिंग नियमों और अंशांकन मेट्रिक्स का उपयोग करके संभाव्य पूर्वानुमानों का मूल्यांकन करें। पाठ्यक्रम मूलभूत शब्दावली और बुनियादी वितरण अवधारणाओं से शुरू होता है, इससे पहले कि आपको अनिश्चितता-जागरूक मॉडल बनाने, प्रशिक्षित करने और मूल्यांकन करने के लिए लिखित स्पष्टीकरण और कोड स्निपेट के माध्यम से मार्गदर्शन मिले। यह पाठ्यक्रम डेवलपर्स, डेटा विश्लेषकों और मशीन लर्निंग उत्साही लोगों के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिन्हें न्यूरल नेटवर्क और Python की बुनियादी समझ है, और वे अपने मॉडल में अनिश्चितता को संभालना सीखना चाहते हैं। संभाव्य प्रोग्रामिंग के साथ पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है। उन डीप लर्निंग मॉडल का निर्माण शुरू करें जो जानते हैं कि वे क्या नहीं जानते हैं।