Leer de fundamentele en geavanceerde concepten die nodig zijn om efficiënt met PyTorch te werken. Krijg een grondig begrip van tensors, inclusief creatie, bewerkingen en herschikking. Verken de essentiële aspecten van gradients, backpropagation en lineaire regressie voordat u doorgaat met het werken met datasets. Beheers de vaardigheden die nodig zijn om neurale netwerken te bouwen, trainen en evalueren.

Verken de basisprincipes van PyTorch, met de nadruk op tensors—de kerngegevensstructuur die wordt gebruikt voor berekeningen. U leert over het aanmaken van tensors, willekeurige initialisatie, wiskundige bewerkingen en vormmanipulatie.

Ontdek kernconcepten voor het trainen van modellen in PyTorch, waaronder het berekenen van gradiënten en het uitvoeren van meerstaps-backpropagatie. Beheers lineaire regressie als een fundamenteel machine learning-model en maak kennis met het efficiënt verwerken van datasets.

Ontdek hoe u neurale netwerken kunt bouwen, trainen en evalueren met PyTorch. U leert hoe u een eenvoudig feedforward neuraal netwerk definieert, de parameters optimaliseert via training en de prestaties beoordeelt.

Uitdaging: Het Voorbereiden van de Iris-dataset

Oplossing

Awesome!

Uitdaging: Het Voorbereiden van de Iris-dataset

Oplossing