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Tipo de teste: Habilidades de programação
Tempo: 10 min
Idioma: Inglês
Nível: Nível intermediário

Resumo do teste de PyTorch

Este teste avalia o conhecimento dos candidatos sobre o PyTorch e sua capacidade de resolver tarefas situacionais com ele. O teste ajudará a identificar desenvolvedores proficientes em PyTorch e capazes de implementar vários modelos de aprendizado profundo usando o framework.

Habilidades abrangidas

  • Fundamentos de PyTorch

  • Arquitetura de rede feed-forward no PyTorch

  • Arquiteturas de redes neurais convolucionais em PyTorch

  • Arquitetura neural complexa em PyTorch

Use o teste de PyTorch para selecionar

Engenheiros de aprendizado profundo, engenheiros de aprendizado de máquina, engenheiros de inteligência artificial, analistas de dados e quaisquer outras funções que exijam conhecimento intermediário de PyTorch.

gráfico para testes de habilidades de programação

Sobre o teste de PyTorch

O PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto para Python que é amplamente usada para desenvolver e treinar modelos de aprendizado profundo.

Ela é desenvolvida e mantida pelo laboratório de pesquisa de IA do Facebook e foi projetada para ser fácil de usar e flexível, com foco no fornecimento de forte suporte para treinamento e inferência em unidades de processamento gráfico (GPUs). O Pytorch facilita a implementação de modelos complexos, como aqueles com ramificação ou com loops. Ele também facilita a depuração e a otimização do código PyTorch.

O PyTorch também inclui várias bibliotecas e ferramentas de alto nível para tarefas como processamento de linguagem natural e visão computacional, bem como vários modelos pré-treinados que podem ser ajustados para uma variedade de tarefas.

Contratar alguém com experiência em PyTorch ajudará sua empresa a criar e treinar modelos de aprendizagem profunda com mais rapidez e eficiência, reduzindo o tempo e os recursos necessários para desenvolver soluções baseadas em aprendizagem de máquina. Um desenvolvedor experiente do PyTorch saberá como projetar e treinar modelos de aprendizagem profunda que alcancem um bom desempenho e ajudem a melhorar a precisão e a eficácia dos seus sistemas de aprendizagem automática.

O gráfico computacional dinâmico do PyTorch permite maior flexibilidade no design e no treinamento de modelos, o que pode facilitar a adaptação dos sistemas de aprendizado de máquina a novas tarefas ou a mudanças nos requisitos ou a integração com outras ferramentas e plataformas.

Este teste abrange os fundamentos do PyTorch, a arquitetura de rede feed-forward e o trabalho com arquitetura de rede neural convolucional e arquitetura neural complexa no PyTorch.

Os candidatos com bom desempenho neste teste têm um conhecimento fundamental das principais funcionalidades do PyTorch e podem fazer o melhor uso de cada uma delas ao trabalhar com diferentes tipos de modelos. Este teste ajudará você a contratar candidatos com as habilidades em PyTorch necessárias para ajudar sua empresa a treinar sistemas de aprendizado de máquina grandes ou complexos que sejam fáceis de implantar e manter.

foto do especialista no assunto para este teste

Este teste foi feito por um especialista no assunto

Gary R.

Gary trabalha na área de ciência de dados há mais de três anos e é proficiente nas áreas de aprendizado de máquina e análise de dados. Ele tem bacharelado em Economia e mestrado em Ciência da Computação. A combinação desses dois campos ajuda Gary a obter resultados ainda melhores. Ele gosta muito de ciência da computação e adora trabalhar em projetos relacionados à Inteligência Artificial que, em sua opinião, é o futuro do nosso mundo.

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