Aprenda os conceitos fundamentais e avançados necessários para trabalhar com PyTorch de forma eficiente. Obtenha uma compreensão sólida de tensores, incluindo criação, operações e remodelagem. Explore os conceitos essenciais de gradientes, retropropagação e regressão linear antes de avançar para o manuseio de conjuntos de dados. Domine as habilidades necessárias para construir, treinar e avaliar redes neurais.

Explore os fundamentos do PyTorch, com foco em tensores— a principal estrutura de dados utilizada para cálculos. Serão abordados criação de tensores, inicialização aleatória, operações matemáticas e manipulação de formas.

Explore conceitos fundamentais para o treinamento de modelos no PyTorch, incluindo o cálculo de gradientes e a realização de retropropagação em múltiplas etapas. Domine a regressão linear como um modelo básico de aprendizado de máquina e aprenda a lidar com conjuntos de dados de forma eficiente.

Descubra como construir, treinar e avaliar redes neurais utilizando PyTorch. Você aprenderá a definir uma rede neural feedforward simples, otimizar seus parâmetros durante o treinamento e avaliar seu desempenho.

Desafio: Preparação do Conjunto de Dados Iris

Solução

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