Классические алгоритмы — линейная регрессия, SVM, бустинг — прекрасно работают на табличных данных. Но изображение 224×224 пикселя — это 150 тысяч признаков. Слово в тексте — вектор из тысяч измерений. Именно для таких задач созданы глубокие нейронные сети: иерархические функции которые сами учат нужные признаки. Эта глава построена вокруг PyTorch — от перцептрона до современных оптимизаторов. Каждый урок — один фундаментальный строительный блок.