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

Описание: ✅ Курсы с задачами:
► Pytorch с задачами: https://clck.ru/3M9wV7
► Pandas с задачами: https://clck.ru/3M9wWv
► Numpy с задачами: https://clck.ru/3M9wYV

✅ Мой Telegram канал: https://t.me/dubinin_ser

✅ Telegram группы:
► Pytorch: https://t.me/PyTorch_for_you
► Pandas: https://t.me/pandas_for_you
► Numpy: https://t.me/numpy_for_you

=================================================

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: