머신러닝이란 어떤 작업 T에 대해 경험 E와 함께 성능 P를 향상시키는 알고리듬         ex) 이미지 분류                   작업(T) : 주어진 이미지를 분류하는 작업                   경험(E) : 다양한 이미지들로 이루어진 학습 데이터셋                   성능(P) : 이미지 분류 정확도머신러닝 학습의 종류지도 학습(Supervised Learning) : 데이터와 정답 레이블을 주고 학습비지도 학습(Unsupervised Learning) : 데이터만 주고 데이터에 존재하는 패턴을 학습강화 학습(Reinforcement Learning) : 일련의 행동에 따른 보상을 이용한 학습 (일종의 경험을 통한 학습이라 생각하면 된다.) - ex) 알파고 (..

Pytorch부스트캠프의 첫주차는 Pytorch의 기본적인 사용방법과 이 Pytorch를 이용해 기본 선형 회귀 모델과 이진 분류 모델을 구현해보는 주 였습니다. TensorTensor를 Pytorch의 핵심 데이터 구조로 Numpy의 다차원 배열과 유사한 형태의 데이터를 표현하는데 보통 모든 일을 이 Tensor를 써서 해결합니다. (Tensor는 C++의 배열과 같은 방식의 배열입니다.)아무래도 Python의 기본 배열은 속도도 느리고 메모리 할당 구조도 다르기에 빠른 계산이 가능하고 AI 모델 구축에 사용하는 Pytorch와 연관이 많기에 tensor를 사용해줍니다. Tensor 생성torch.tensor(data, dtype=torch.dtype) : 기본적인 Tensor의 생성 방식으로 dtyp..