📋 목차PyTorch란 무엇인가?PyTorch 설치 가이드텐서(Tensors)의 기본Autograd의 작동 원리PyTorch 모델 구현PyTorch 데이터셋과 DataLoaderPyTorch로 모델 학습하기PyTorch FAQPyTorch는 연구와 개발 모두에 적합한 딥러닝 프레임워크로, 직관적이고 유연한 설계가 특징입니다. 이 글에서는 PyTorch를 처음 접하는 분들을 위해 설치부터 텐서 조작, 모델 학습까지의 기본 과정을 단계별로 설명합니다. 이를 통해 PyTorch로 딥러닝 프로젝트를 쉽게 시작할 수 있습니다.PyTorch란 무엇인가?PyTorch는 Facebook에서 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크입니다.동적 계산 그래프(dynamic computational graph)를 사용해 유연한 모..

📋 목차머신러닝 프로젝트란?문제 정의와 데이터 수집데이터 전처리 과정모델 선택과 학습모델 평가와 성능 개선머신러닝 모델의 배포머신러닝 프로젝트의 도전 과제머신러닝 프로젝트 관련 자주 묻는 질문 FAQ머신러닝 프로젝트는 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측 모델을 구축하는 과정으로, 산업과 학계에서 널리 활용됩니다. 성공적인 머신러닝 프로젝트를 위해서는 문제 정의부터 데이터 준비, 모델 구축, 그리고 배포까지 체계적인 접근이 필수적입니다.머신러닝 프로젝트란?머신러닝 프로젝트는 데이터를 분석하고 패턴을 학습하는 AI 기반 프로젝트입니다.기계가 데이터를 통해 문제를 스스로 해결하도록 만드는 것이 목표입니다.예를 들어, 이미지 분류, 자연어 처리, 예측 모델 등이 있습니다.프로젝트는 데이터 준비, 모델 설계..