AI [AI/ML] 미니 배치와 데이터 로더 PyTorch의 DataLoader를 활용한 미니 배치 학습 방식입니다. 메모리 제약을 극복하기 위해 데이터를 작은 단위로 나누어 학습하며, Dataset과 DataLoader를 통해 효율적으로 배치 단위 훈련을 구현합니다.
Pytorch [AI/ML] nn.Module과 클래스로 구현하기 PyTorch의 nn.Linear와 F.mse_loss를 활용한 선형 회귀 및 다중 선형 회귀 구현 방법을 다룹니다. 클래스 기반 모델 구현과 경사하강법 최적화 과정, 학습률 조정의 중요성을 설명합니다.
![[AI/ML] 미니 배치와 데이터 로더](https://images.unsplash.com/photo-1592272072940-cde40abbadfc?crop=entropy&cs=tinysrgb&fit=max&fm=jpg&ixid=M3wxMTc3M3wwfDF8c2VhcmNofDN8fGJhdGNofGVufDB8fHx8MTc2NzM2MTM4OXww&ixlib=rb-4.1.0&q=80&w=960)
![[AI/ML] nn.Module과 클래스로 구현하기](https://images.unsplash.com/photo-1650789120648-341e266cbf79?crop=entropy&cs=tinysrgb&fit=max&fm=jpg&ixid=M3wxMTc3M3wwfDF8c2VhcmNofDN8fExpbmVhcnxlbnwwfHx8fDE3NjcyNTg4MjJ8MA&ixlib=rb-4.1.0&q=80&w=960)