Você recebe um conjunto de dados que contém informações sobre o número de horas estudadas pelos alunos e suas respectivas notas em testes. Sua tarefa é treinar um modelo de regressão linear com esses dados.

1. Converta essas colunas em tensores PyTorch e redimensione-os para garantir que sejam 2D com formato [N, 1].
2. Defina um modelo simples de regressão linear.
3. Utilize MSE como função de perda.
4. Defina o optimizer como SGD com taxa de aprendizado igual a 0.01.
5. Treine o modelo de regressão linear para prever as notas dos testes com base no número de horas estudadas. Em cada época:
   • Calcule as previsões em X_tensor;
   • Calcule a perda;
   • Reinicie o gradiente;
   • Realize o backward pass;
   • Atualize os parâmetros.
6. Acesse os parâmetros do modelo (pesos e viés).