► 4. ПОДГОТОВКА ДАННЫХ-ч1. Dataset и DataLoader. | Курс по нейронным сетям с Pytorch.

✅ Курсы с задачами: ► Pytorch с задачами:
► Pandas с задачами:
► Numpy с задачами:
✅ Мой Telegram канал:
✅ Telegram группы: ► Pytorch:
► Pandas:
► Numpy:
================================================= Приветствую вас, друзья! Если вы интересуетесь машинным обучением и хотите научиться создавать собственные модели глубокого обучения, то вы попали по адресу! PyTorch – это одна из самых популярных библиотек глубокого обучения, которая предоставляет нам инструменты для создания и обучения нейронных сетей. Она основана на языке программирования Python и обладает простым и интуитивно понятным интерфейсом, что делает ее отличным выбором для начинающих и опытных разработчиков. В этой серии видео мы будем изучать основы работы с PyTorch. Затем мы погрузимся в мир нейронных сетей, изучив различные типы слоев. Мы также рассмотрим различные архитектуры нейронных сетей, такие как сверточные нейронные сети. Кроме того, мы научимся загружать и предобрабатывать данные для обучения моделей, а также оценивать их производительность. Мы рассмотрим различные методы оптимизации и регуляризации моделей, чтобы достичь максимальной точности и обобщающей способности. Не теряйте времени и присоединяйтесь к нам в этом захватывающем путешествии в мир нейронных сетей и PyTorch! Тайм-коды: 00:00 - Введение. 00:30 - Расположение данных на компьютере. 02:15 - Данные MNIST. 02:40 - Особенности данных для классификации. 04:26 - Dataset и DataLoader. 08:11 - Данные для задачи регрессии. Теги: #Pytorch #AI ●●●●●●●●●●●●●●●●●●●● ► Поддержать автора: