Apprendi i concetti fondamentali e avanzati necessari per lavorare in modo efficiente con PyTorch. Ottieni una solida comprensione dei tensori, inclusa la loro creazione, le operazioni e la rimodellazione. Esplora gli elementi essenziali di gradienti, retropropagazione e regressione lineare prima di passare alla gestione dei dataset. Padroneggia le competenze necessarie per costruire, addestrare e valutare reti neurali.

Esplora i fondamenti di PyTorch, concentrandoti sui tensori, la struttura dati principale utilizzata per i calcoli. Verranno trattati la creazione di tensori, l'inizializzazione casuale, le operazioni matematiche e la manipolazione delle forme.

Esplora i concetti chiave per l'addestramento dei modelli in PyTorch, inclusi il calcolo dei gradienti e la retropropagazione multi-step. Approfondisci la regressione lineare come modello fondamentale di machine learning e introduci la gestione efficiente dei dataset.

Scopri come costruire, addestrare e valutare reti neurali utilizzando PyTorch. Verrà illustrato come definire una semplice rete neurale feedforward, ottimizzare i suoi parametri tramite l’addestramento e valutarne le prestazioni.

Sfida: Preparazione del Dataset Iris

Soluzione

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Sfida: Preparazione del Dataset Iris

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