RomanNum3ral
/
AI-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/AI-For-Beginners.git
1
0
Fork 0
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity
AI-For-Beginners/translations/pl/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab
History
localizeflow[bot] 33ce0e5757 chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 203 changes) 2026-01-30 01:54:20 +00:00
..
LabFrameworks.ipynb 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-31 14:13:46 +00:00
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 203 changes) 2026-01-30 01:54:20 +00:00

README.md

Klasyfikacja z PyTorch/TensorFlow

Zadanie laboratoryjne z Kursu AI dla Początkujących.

Zadanie

Rozwiąż dwa problemy klasyfikacyjne, korzystając z jedno- i wielowarstwowych sieci w pełni połączonych, używając PyTorch lub TensorFlow:

  1. Problem klasyfikacji irysów – przykład problemu z danymi wejściowymi w formie tabelarycznej, który można rozwiązać za pomocą klasycznych metod uczenia maszynowego. Twoim celem będzie sklasyfikowanie irysów do 3 klas na podstawie 4 parametrów liczbowych.
  2. Problem klasyfikacji ręcznie pisanych cyfr MNIST, który już wcześniej omawialiśmy.

Wypróbuj różne architektury sieci, aby osiągnąć jak najlepszą dokładność.

Notatnik startowy

Rozpocznij laboratorium, otwierając LabFrameworks.ipynb

Zastrzeżenie:
Ten dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Chociaż staramy się zapewnić dokładność, prosimy mieć na uwadze, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w jego rodzimym języku powinien być uznawany za wiarygodne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z użycia tego tłumaczenia.