[파이토치 (PyTorch)] 1. 개요

 

 

1) 인공지능

: 사람의 지능을 컴퓨터가 모방할 수 있게 만든 기술 ( 정보를 통해 추론하고 문제를 해결하는 시스템 - information -> infer )

 

 

2) 머신러닝

: 인공지능의 하위분야로 컴퓨터가 데이터를 통해 스스로 학습하고, 패턴을 찾아내는 기술 ( 머신러닝 = 데이터로 학습 → 패턴 인식 → 추론 )

 

 

* 학습 데이터와 테스트 데이터

1. 학습 데이터(Train Dataset)
   • 모델을 학습시키기 위해 사용
   • 입력(X)과 정답(Y)이 라벨링(Labeled)되어 있음
     예: 고양이 사진(입력) → '고양이'(정답)
2. 테스트 데이터(Test Dataset)
   • 학습한 모델이 제대로 작동하는지 검증하는 데 사용
   • 평가에만 사용

 

 

3) 파이토치

: 파이토치(PyTorch)는 인공지능(AI)과 머신러닝(기계 학습)을 만들 때 사용하는 프레임워크이다.

 

 

 

정리)

 

컴퓨터가 이미지를 분석하여 고양이와 강아지를 구분하거나(CV), 텍스트를 해석하여 감정을 판단하는 작업(NLP)을 수행하려면, 대량의 데이터를 기반으로 패턴과 특징을 학습하는 과정이 필요하다. 이를 기계 학습(Machine Learning) 혹은 딥러닝(Deep Learning)이라고 한다.

 

학습과정에서, 모델은 입력받은 데이터에서 패턴을 인식하고, 예측을 수행할 수 있도록, 훈련(training)한다. 이러한 학습 과정에서는 라벨링된 데이터(train data)를 사용하여 모델이 특정 입력에 대한 출력(예: '고양이' 또는 '강아지')을 예측하도록 지도(supervised learning)합니다. (이 과정에서 특징 추출(feature extraction), 손실 계산(loss calculation), 오차 역전파(backpropagation) 등의 연산이 필요하다.)

 

파이토치(PyTorch)는 이러한 학습 프로세스를 쉽고 효율적으로 구현할 수 있도록 지원하는 딥러닝 프레임워크로, 직관적인 코드 작성과 동적 연산 그래프(dynamic computation graph)를 제공하여 모델의 정의, 학습, 검증, 최적화 과정을 유연하게 처리한다. 또한, GPU를 활용한 병렬 연산 가속을 통해 대규모 데이터를 빠르게 처리하여 학습 속도를 높이고, 실험과 연구를 반복적으로 수행할 수 있는 환경을 제공한다.