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Sommaire du test PyTorch
Ce test évalue les connaissances des candidats sur PyTorch et leur capacité à résoudre des tâches situationnelles en l'utilisant. Le test permettra d'identifier les développeurs qui maîtrisent PyTorch et qui sont capables de mettre en œuvre divers modèles d'apprentissage profond à l'aide du framework.
Compétences couvertes
Principes fondamentaux de PyTorch
Architecture de réseau Feed-forward network architecture in PyTorch
Architectures des réseaux neuronaux convolutifs sur PyTorch
Architectures neuronales complexes sur PyTorch
Utilisez le test PyTorch pour recruter
Ingénieurs en apprentissage profond, ingénieurs en apprentissage automatique, ingénieurs en intelligence artificielle, analystes de données et toute autre fonction nécessitant une connaissance intermédiaire de PyTorch.
À propos du test PyTorch
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage machine open-source pour Python qui est largement utilisée pour développer et former des modèles d'apprentissage profond. Elle est développée et maintenue par le laboratoire de recherche en IA de Facebook et est conçue pour être facile à utiliser et flexible, en mettant l'accent sur la fourniture d'un support solide pour l'entraînement et l'inférence sur les unités de traitement graphique (GPU).
Pytorch facilite la mise en œuvre de modèles complexes, tels que ceux qui comportent des branchements ou des boucles. Il facilite également le débogage et l'optimisation du code PyTorch.
PyTorch comprend également un certain nombre de bibliothèques et d'outils de haut niveau pour des tâches telles que le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur, ainsi qu'un certain nombre de modèles pré-entraînés qui peuvent être affinés pour une variété de tâches.
L'embauche d'une personne expérimentée avec PyTorch aidera votre entreprise à construire et à entraîner des modèles d'apprentissage profond plus rapidement et plus efficacement, réduisant ainsi le temps et les ressources nécessaires pour développer des solutions basées sur l'apprentissage automatique.
Un développeur PyTorch expérimenté saura comment concevoir et former des modèles d'apprentissage profond qui atteignent de bonnes performances et contribuent à améliorer la précision et l'efficacité de vos systèmes d'apprentissage automatique.
Le graphe de calcul dynamique de PyTorch permet une plus grande flexibilité dans la conception et l'entraînement des modèles, ce qui peut faciliter l'adaptation de vos systèmes d'apprentissage automatique à de nouvelles tâches ou à des exigences changeantes, ou leur intégration à d'autres outils et plateformes.
Ce test couvre les principes fondamentaux de PyTorch, l'architecture de réseau feed-forward et le travail avec l'architecture de réseau neuronal convolutif et l'architecture neuronale complexe sur PyTorch.
Les candidats qui obtiennent de bons résultats à ce test ont une connaissance fondamentale des fonctionnalités de base de PyTorch et peuvent utiliser au mieux chacune d'entre elles lorsqu'ils travaillent avec différents types de modèles.
Ce test vous aidera à recruter des candidats possédant les compétences PyTorch nécessaires pour aider votre entreprise à former des systèmes d'apprentissage automatique complexes ou de grande taille, faciles à déployer et à maintenir.
Le test est élaboré par un expert en la matière
Gary R.
Gary travaille dans le domaine de la science des données depuis plus de trois ans et est compétent dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données. Il est titulaire d'une licence en économie et d'un master en informatique. La combinaison de ces deux domaines permet à Gary d'obtenir des résultats meilleurs encore.
Il est passionné d'informatique et aime travailler sur des projets liés à l'intelligence artificielle qui est, selon lui, l'avenir de notre monde.
Conçus par des experts
Les tests de TestGorilla sont créés par des experts en la matière. Nous évaluons les experts potentiels en fonction de leurs connaissances, de leurs compétences et de leur réputation. Avant d'être publié, chaque test est évalué par un autre expert, puis calibré à l'aide de centaines de participants ayant une expérience pertinente dans le domaine concerné.
Nos mécanismes de retour d'information et nos algorithmes uniques permettent à nos experts en la matière d'améliorer constamment leurs tests.
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