Machine Learning ve Deep Learning Ne zaman fine-tune, veri hazırlama, LoRA/QLoRA ile parametre-verimli eğitim, değerlendirme ve dağıtım.
Kategori
Machine Learning ve Deep Learning
Bir LLM'i kendi göreve/alana uyarlamayı uçtan uca öğreten ileri kurs. 'Fine-tune mı, RAG mi?' kararından veri seti hazırlamaya, LoRA ve QLoRA ile parametre-verimli (ve tek GPU'da mümkün) eğitimden değerlendirme ve dağıtıma; Hugging Face ekosistemiyle gerçek bir model uyarlaması yaparsın.
Öğrenilecek teknolojiler LoRA QLoRA Hugging Face PEFT Quantization Fine-tuning
Ne öğreneceksin Fine-tune vs RAG kararını doğru verme Kaliteli fine-tuning veri seti hazırlama LoRA/QLoRA ile parametre-verimli eğitim Uyarlanan modeli değerlendirme ve dağıtma Kimler için Model uyarlaması yapan ML/AI mühendisleri Alan-özel LLM ihtiyacı olan ekipler Fine-tuning ile RAG arasında karar verenler Müfredat özeti 01 Fine-tuning ne zaman gerekir 02 Veri seti hazırlama ve kalite 03 LoRA ve QLoRA temelleri 04 Hugging Face PEFT ile eğitim 05 Değerlendirme ve overfitting 06 Quantization ve dağıtım Fiyat yakında Diğer kursları keşfet Machine Learning ve Deep Learning
Machine Learning Bootcamp: Python ve Scikit-learn Sıfırdan ML: Python, pandas, feature engineering, denetimli/denetimsiz öğrenme ve model değerlendirme.
Başlangıç–Orta Fiyat yakında Python scikit-learn pandas Feature engineering
Ön Talep Oluştur Machine Learning ve Deep Learning
Deep Learning: PyTorch ile Sinir Ağları Sinir ağı temelleri, backpropagation, PyTorch, CNN'ler, eğitim döngüsü ve GPU ile hızlandırma.
Orta Fiyat yakında PyTorch Sinir ağları Backprop CNN
Ön Talep Oluştur Machine Learning ve Deep Learning
Transformers ve NLP Mühendisliği Attention ve transformer mimarisi, tokenization, Hugging Face, fine-tuning ve NLP görev pipeline'ları.
İleri Fiyat yakında Transformers Attention Hugging Face Tokenization
Ön Talep Oluştur