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/ru/lessons/3-NeuralNetworks/05-Frameworks/lab
History
localizeflow[bot] 7a7aeb92a1 chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 203 changes) 2026-01-30 01:10:04 +00:00
..
LabFrameworks.ipynb 🌐 Update translations via Co-op Translator 2025-08-28 12:35:46 +00:00
README.md chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 203 changes) 2026-01-30 01:10:04 +00:00

README.md

Классификация с использованием PyTorch/TensorFlow

Лабораторная работа из AI for Beginners Curriculum.

Задание

Решите две задачи классификации, используя однослойные и многослойные полностью связанные нейронные сети с помощью PyTorch или TensorFlow:

  1. Классификация ирисов — пример задачи с табличными входными данными, которые можно обработать с помощью классических методов машинного обучения. Ваша цель — классифицировать ирисы на 3 класса, основываясь на 4 числовых параметрах.
  2. MNIST — задача классификации рукописных цифр, с которой мы уже сталкивались ранее.

Попробуйте различные архитектуры сетей, чтобы достичь наилучшей точности.

Начальный ноутбук

Начните выполнение лабораторной работы, открыв LabFrameworks.ipynb

Отказ от ответственности:
Этот документ был переведен с использованием сервиса автоматического перевода Co-op Translator. Хотя мы стремимся к точности, пожалуйста, учитывайте, что автоматические переводы могут содержать ошибки или неточности. Оригинальный документ на его родном языке следует считать авторитетным источником. Для получения критически важной информации рекомендуется профессиональный перевод человеком. Мы не несем ответственности за любые недоразумения или неправильные интерпретации, возникающие в результате использования данного перевода.