Vous disposez d'un jeu de données contenant des informations sur le nombre d'heures étudiées par les étudiants et leurs scores aux tests correspondants. Votre tâche consiste à entraîner un modèle de régression linéaire sur ces données.

1. Convertissez ces colonnes en tensors PyTorch et redimensionnez-les pour qu'ils soient 2D avec des formes [N, 1].
2. Définissez un modèle simple de régression linéaire.
3. Utilisez la MSE comme fonction de perte.
4. Définissez l'optimizer comme SGD avec un taux d'apprentissage égal à 0.01.
5. Entraînez le modèle de régression linéaire pour prédire les scores aux tests en fonction du nombre d'heures étudiées. À chaque époque :
   • Calculez les prédictions sur X_tensor ;
   • Calculez la perte ;
   • Réinitialisez le gradient ;
   • Effectuez la rétropropagation ;
   • Mettez à jour les paramètres.
6. Accédez aux paramètres du modèle (poids et biais).