Вивчіть фундаментальні та поглиблені концепції, необхідні для ефективної роботи з PyTorch. Отримайте ґрунтовне розуміння тензорів, включаючи їх створення, операції та зміни форми. Ознайомтеся з основами градієнтів, зворотного поширення помилки та лінійної регресії перед переходом до роботи з наборами даних. Оволодійте навичками, необхідними для побудови, навчання та оцінювання нейронних мереж.

Ознайомлення з основами PyTorch із акцентом на тензорах — основній структурі даних для обчислень. Висвітлюється створення тензорів, випадкова ініціалізація, математичні операції та маніпуляції з формою тензорів.

Ознайомлення з основними концепціями навчання моделей у PyTorch, зокрема обчисленням градієнтів і виконанням багатокрокового зворотного поширення. Вивчення лінійної регресії як базової моделі машинного навчання та ознайомлення з ефективною обробкою наборів даних.

Дізнайтеся, як створювати, навчати та оцінювати нейронні мережі за допомогою PyTorch. Ви ознайомитеся з визначенням простої прямої нейронної мережі, оптимізацією її параметрів під час навчання та оцінкою її ефективності.

Завдання: Підготовка Набору Даних Iris

Рішення

Awesome!

Завдання: Підготовка Набору Даних Iris

Рішення

Awesome!