Learning PyTorch Framework - Lesson 9 - Predict a single instance
Multi-Layers Perceptron.
Evaluation

PyTorch is a machine learning framework based on the Torch library, used for applications such as computer vision and natural language processing, originally developed by Meta AI and now part of the Linux Foundation umbrella. It is free and open-source software released under the modified BSD license.

PyTorch is an open source machine learning (ML) framework based on the Python programming language and the Torch library. Torch is an open source ML library used for creating deep neural networks and is written in the Lua scripting language. It's one of the preferred platforms for deep learning research.

Even though both PyTorch and TensorFlow provide similar fast performance when it comes to speed, both frameworks have advantages and disadvantages in specific scenarios. The performance of Python is faster for PyTorch.

PyTorch is specifically designed to accelerate the path from research prototyping to product development. Even Tesla is using PyTorch to develop full self-driving capabilities for its vehicles, including AutoPilot and Smart Summon.

Link of the Datasets:
https://github.com/jbrownlee/Datasets

Drawing Neural Network:
https://alexlenail.me/NN-SVG/


دورة تعليمية - تعلم مكتبة و إطار العمل البايتورتش - الدرس 9 - التنبأ للحالات الفردية

بايتورتش هو إطار عمل للتعلم الآلي يعتمد على مكتبة تورتش ، ويستخدم لتطبيقات مثل رؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغة الطبيعية ، تم تطويره في الأصل بواسطة ميتا وهو الآن جزء من مظلة لينكس. إنه برنامج مجاني ومفتوح المصدر تم طرحه بموجب ترخيص المعدل

بايتورتش هو إطار عمل مفتوح المصدر للتعلم الآلي يعتمد على لغة برمجة بايثون ومكتبة تورتش. تورتش هي مكتبة مفتوحة المصدر تُستخدم لإنشاء شبكات عصبية عميقة وهي مكتوبة بلغة البرمجة النصية "لوا". إنها واحدة من المنصات المفضلة لأبحاث التعلم العميق.

على الرغم من أن كلا من بايتورتش و تنسرفلو يوفران أداءً سريعًا مشابهًا عندما يتعلق الأمر بالسرعة ، إلا أن كلا الإطارين لهما مزايا وعيوب في سيناريوهات محددة. أداء بايثون أسرع بالنسبة لـ بايتورتش.

تم تصميم بايتورتش خصيصًا لتسريع المسار من النماذج الأولية للبحث إلى تطوير المنتج. حتى تيسلا تستخدم بايتورتش لتطوير قدرات القيادة الذاتية الكاملة لمركباتها ، بما في ذلك القيادة الأتوماتيكية و التلخيص الذكي.

رابط قواعد المعطيات:
https://github.com/jbrownlee/Datasets

رسم الشبكة العصبونية:
https://alexlenail.me/NN-SVG/