Camila,
Seu curso é ótimo e muito denso, mas o assunto é bastante desafiador e abrangente. Se possível, gostaria de solicitar:
1) Qual(is) site(s) você recomenda com tutoriais e exemplos práticos de implentação de redes (pytorch, keras ou tensorflow)? 2) O google colab (versão free) é suficiente para implementar problemas práticos de RN? Nesse caso, é melhor usar gpu ou tpu? Alguma outra plataforma free na nuvem você recomenda, com gpu disponível?
Muito obrigado
Oii Geraldo, tudo bem contigo? Espero que sim!
Desculpa a demora em te dar um retorno por aqui.
Primeiro, agradeço em nome da Camila e da Alura os seus elogios quanto ao curso, ficamos muito felizes! Agora sobre os tópicos que você trouxe, vou listar a seguir:
1) Um dos sites mais ricos com tutoriais, competições, desafios e bases de dados abertas atualmente é o Kaggle. Lá você encontra diversas implementações, usando diferentes bibliotecas, e muitas das pessoas lá salvam seus códigos em repositórios do GItHub, que é outro site que recomendo para que você use durante suas pesquisas de implementação de bibliotecas.
Outra plataforma que está ficando conhecida é o Medium, onde as pessoas podem escrever artigos em formato de blog e postar, o que facilita a divulgação de conhecimento e de projetos feitos. Você pode pesquisar artigos usando, por exemplo, os nomes das bibliotecas, e se não se importar em ler em inglês tem uma diversidade de conteúdos e projetos feitos(você também pode traduzir a aba do seu navegador, caso sinta dificuldade com o inglês).
2) O Google Colaboratory versão gratuita tem uma limitação em relação ao processamento, então dependendo do problema que você está trabalhando ele não vai satisfazer, já que muitas redes demandam muitas horas de treinamento e é um dos grandes problemas que envolvem Deep Learning, o custo computacional.
O melhor processador em casos de Deep Learning é o TPU (Tensor Processing Unit), já que ele é desenhado especificamente para simulações neurais, então quando temos algum modelo de rede neural as TPU’s são superiores às GPU’s, porém, para que tenham um bom funcionamento precisam de um fluxo constante de dados e elas são projetadas sob medida. Caso queria saber mais a fundo sobre como funciona as TPU’s, recomendo a leitura desse artigo que está em inglês.
Minha sugestão é o uso de GPU, já que ela consegue fazer as operações em paralelo e são muito usadas em processamento gráfico, como análise de imagens por exemplo. Um alerta em relação à sua GPU é que conforme seus modelos precisam de mais processamento, você precisa fazer o upgrade, então o recomendado é utilizar serviços em nuvem como a AWS, onde monitorar e melhorar sua máquina virtual é muito mais fácil.
As plataformas com acesso gratuito tem uma redução muito grande de processamento, então você não consegue rodar algumas coisas nelas, mas tanto o Google Colab quanto o Kaggle, por exemplo, tem essa possibilidade de utilizar e depois fazer o upgrade para um plano pago.
Espero que tenha te ajudado, qualquer outra dúvida estou por aqui, ok?
Bons estudos ^^