Прогноз погоды в Сиэтле. Классическая модель машинного обучения с контролируемым обучением.

Подробнее о видео

В этом видео мы шаг за шагом создаём классическую модель машинного обучения с контролируемым обучением на реальных данных о погоде в Сиэтле.
Мы загрузили исторические данные о температурах января, подготовили их, нормализовали и преобразовали даты в удобный числовой формат.
Затем реализовали простую линейную регрессию с нуля: написали модель, функцию потерь и оптимизатор.
Далее запустили тренировочный цикл и наблюдали, как модель постепенно обучается предсказывать температуры.
В конце построили график с исходными данными и результатом модели — трендовой линией.
Этот пример помогает понять фундаментальные этапы машинного обучения и работу с данными в Python, а также даёт базу для более сложных моделей.

Тема тут