Как устроено обучение нейронных сетей | PyTorch версии 2.xx

В этом видео разбираем фундаментальные этапы процесса обучения нейронных сетей с использованием библиотеки PyTorch. Вы узнаете, почему создание архитектуры — это лишь малая часть работы, разберётесь в правильной последовательности действий (от постановки задачи до выбора функции потерь) и научитесь структурировать проект для эффективной разработки. Что вы узнаете: • Какие знания Python и математики нужны для работы с PyTorch. • С чего начинается любой проект машинного обучения. • Когда стоит использовать предобученную модель, а когда обучать сеть с нуля. • Зачем разделять данные на Train, Validation и Test. • Что такое функция потерь и какую роль она играет в обучении. • Как организовать проект на PyTorch: данные, модель, обучение, валидация и инференс. Видео подойдёт тем, кто хочет не просто копировать код, но и понимать логику пайплайнов, а также новичкам, которые боятся начинать свои первые проекты из-за кажущейся сложности. 🎓 КУРСЫ с задачами: https://clck.ru/3WAbcW 📚 МАТЕРИАЛЫ К ВИДЕО • Код примеров из видео: скоро будет ⏱ ТАЙМ-КОДЫ 00:00 — Введение 00:30 — Наметим дальнейшие шаги изучения. 01:50 — Что понадобится на старте. 03:00 — Этапы обучения нейронных сетей. 08:56 — Структура проекта. 📌 ПОЛЕЗНЫЕ ССЫЛКИ • Telegram-канал: https://t.me/dubinin_ser • Плейлист:    • PyTorch 2.xx: без формул, только практика!   • Следующее видео: 💬 ОБСУДИМ ТЕМУ Какой этап обучения кажется вам самым сложным на данный момент? Или у вас есть вопросы по структуре проекта? Напишите в комментариях. #PyTorch #MachineLearning #DeepLearning #DataScience