Erstellen von PyTorch-Modellen für lineare Regression mit `nn.Module`

Entdecken Sie die Kernkonzepte von PyTorch, um Ihre ersten Machine-Learning-Modelle zu implementieren. Dieser Kurs führt Sie durch den Prozess des Aufbaus, Trainings und Auswertens von linearen Regressionsmodellen mit der grundlegenden Klasse `nn.Module` von PyTorch und bietet eine solide Grundlage für komplexere neuronale Netze. Am Ende haben Sie ein klares Verständnis, wie PyTorch Modellkomponenten und Trainingsworkflows organisiert. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie PyTorch-Tensoren und ihre Rolle bei der numerischen Berechnung. * Erfahren Sie, wie die automatische Differenzierung mit PyTorchs Autograd-Engine funktioniert. * Erstellen Sie benutzerdefinierte lineare Regressionsmodelle mit der `torch.nn.Module` Klasse. * Implementieren Sie Vorwärtsgänge, verwalten Sie Modellparameter und wenden Sie Aktivierungsfunktionen an. * Konfigurieren von Trainingsschleifen mit Optimierern und Verlustfunktionen für das Modelltraining. * Üben Sie das effiziente Vorbereiten und Laden von Daten mit `Dataset` und `DataLoader`. * Anwenden von grundlegenden Modellspeicher- und Ladetechniken für Persistenz. Der Kurs beginnt mit grundlegenden PyTorch-Konzepten und führt dann schrittweise die Modellerstellung, das Training und die Auswertung für die lineare Regression ein, wobei praktische Datenhandhabungstechniken eingebunden sind. Dieser Kurs richtet sich an absolute Anfänger mit grundlegenden Programmierkenntnissen, die Grundlagen des maschinellen Lernens mit PyTorch erlernen möchten. Vorkenntnisse mit PyTorch oder Deep Learning sind nicht erforderlich. Beginnen Sie noch heute Ihre Reise in PyTorch und Machine Learning.