Apprenez les concepts fondamentaux et avancés nécessaires pour travailler efficacement avec PyTorch. Acquérez une compréhension solide des tenseurs, y compris la création, les opérations et le remodelage. Explorez les bases des gradients, de la rétropropagation et de la régression linéaire avant de passer à la gestion des ensembles de données. Maîtrisez les compétences nécessaires pour construire, entraîner et évaluer des réseaux de neurones.

Explorez les fondamentaux de PyTorch, en vous concentrant sur les tenseurs, la structure de données principale utilisée pour les calculs. Vous apprendrez la création de tenseurs, l'initialisation aléatoire, les opérations mathématiques et la manipulation des formes.

Explorez les concepts clés pour l'entraînement des modèles dans PyTorch, y compris le calcul des gradients et la réalisation de rétropropagation multi-étapes. Maîtrisez la régression linéaire en tant que modèle de machine learning fondamental et découvrez comment gérer efficacement les jeux de données.

Découvrez comment construire, entraîner et évaluer des réseaux neuronaux en utilisant PyTorch. Vous apprendrez à définir un réseau neuronal feedforward simple, à optimiser ses paramètres grâce à l'entraînement, et à évaluer ses performances.

Essentiels de Pytorch

Défi : Initialisation des Poids et Biais du Modèle

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