Keras — это библиотека глубокого обучения, представляющая из себя высокоуровневый API, написанный на Python. По сути это интерфейс для работы с другой, более сложной библиотекой — TensorFlow. Задача 1 Обучите модель линейной регрессии средствами библиотеки Keras. Метод fit() напечатает на экране прогресс обучения и значение ошибки. Чтобы формат ответа был понятным, добавьте в этот метод аргумент verbose=2, где 2 означает вывод в консоль. Если указать 0, то его не будет вовсе; если — 1, то вывод предназначен для Jupyter Notebook...

0. Импорт библиотек Для работы с облаком в Google Colab: from google.colab import drive drive.mount('/content/gdrive') Для работы с ОС и взаимодействия с локальными файлами: import os import shutil Для математических операций, удобнoй работы с матрицами и массивами: import numpy as np Для работы с таблицами: import pandas as pd Для визуализации данных и вывода статистики по обучению import matplotlib.pyplot as plt Самое важное из TF: import keras_tuner # !pip install keras_tuner from tensorflow.keras.models import Sequential, save_model, load_model from tensorflow.keras.layers import Dense, Embedding, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, BatchNormalization, Dropout, Activation from tensorflow...