Costruisci Modelli PyTorch per la Regressione Lineare con `nn.Module`

Sblocca i concetti fondamentali di PyTorch per implementare i tuoi primi modelli di machine learning. Questo corso ti guiderà attraverso il processo di costruzione, addestramento e valutazione di modelli di regressione lineare utilizzando la classe fondamentale `nn.Module` di PyTorch, fornendo una solida base per reti neurali più complesse. Alla fine, avrai una chiara comprensione di come PyTorch organizza i componenti del modello e i flussi di lavoro di addestramento. Cosa imparerai: * Comprendere i tensori PyTorch e il loro ruolo nel calcolo numerico. * Imparare come funziona la differenziazione automatica con il motore Autograd di PyTorch. * Costruire modelli di regressione lineare personalizzati utilizzando la classe `torch.nn.Module`. * Implementare forward pass, gestire i parametri del modello e applicare funzioni di attivazione. * Configurare cicli di addestramento con ottimizzatori e funzioni di perdita per l'addestramento del modello. * Esercitarsi nella preparazione e nel caricamento efficiente dei dati utilizzando `Dataset` e `DataLoader`. * Applicare tecniche di base per il salvataggio e il caricamento dei modelli per la persistenza. Il corso inizia con concetti fondamentali di PyTorch, per poi introdurre progressivamente la costruzione, l'addestramento e la valutazione del modello per la regressione lineare, incorporando tecniche pratiche di gestione dei dati. Questo corso è pensato per principianti assoluti con conoscenze di programmazione di base che desiderano apprendere i fondamenti del machine learning con PyTorch. Non è richiesta alcuna esperienza pregressa con PyTorch o deep learning. Inizia oggi il tuo viaggio in PyTorch e nel machine learning.