딥러닝은 이미지 인식, 자연어 처리, 심지어 오디오 분석과 같은 복잡한 문제에 대한 접근 방식을 혁신했습니다. 많은 딥러닝 응용 프로그램의 핵심에는 개발자와 연구원이 효율적으로 신경망을 구축하고 훈련할 수 있는 강력하고 유연한 프레임워크인 PyTorch가 있습니다. PyTorch를 실제 응용 프로그램에서 문법을 이해하고 실습 경험을 쌓고 싶다면, 이 적합한 과정이 있습니다.

우리는 freeCodeCamp.org YouTube 채널에 PyTorch와 그 문법을 다루는 다섯 가지 실용적인 연습을 통해 지도되는 Omar Atef의 코스를 방금 공개했습니다. 이 코스는 구조화된 PyTorch 소개를 제공하며, 금융, 의료, 소매와 같은 산업에서 예측 모델링에 중요한 역할을 하는 구조화된 데이터부터 이미지, 오디오, 텍스트 분류에 이르기까지 다양한 유형의 머신러닝 작업을 다룹니다. 각 섹션은 특정 문제에 초점을 맞추어 PyTorch를 실제로 사용하고 다양한 유형의 데이터를 처리하는 모델을 구축할 수 있도록 합니다.

이 코스에서 배울 내용

🔹 구조화된 데이터 분류 – 금융, 의료, 소매와 같은 산업에서 예측 모델링에 중요한 구조화된 데이터를 위해 PyTorch를 사용하는 방법을 배웁니다.

🔹 이미지 분류 – 컴퓨터 비전에서의 기본적인 작업인 이미지에서 객체를 인식하는 딥러닝 모델을 훈련합니다.

🔹 이미지 분류를 위한 사전 훈련된 모델 – 강력한 사전 훈련된 신경망을 활용하여 높은 정확도를 달성하는 방법을 알아봅니다.

🔹 오디오 분류 – PyTorch를 사용하여 소리와 음성을 분류하는 방법을 탐구해 보세요. 이는 음성 인식 및 음악 분류와 같은 애플리케이션에서 필수적인 단계입니다.

🔹 BERT를 통한 텍스트 분류 – 감정 분석 및 스팸 탐지와 같은 자연어 처리 작업을 위해 BERT 모델을 사용하는 방법을 배우세요.

PyTorch를 배워야 하는 이유는 무엇인가요?

PyTorch는 사용의 용이성, 동적 계산 그래프 및 강력한 커뮤니티 지원 덕분에 연구와 산업 모두에서 널리 사용됩니다. PyTorch를 마스터함으로써 깊은 학습 모델을 효율적으로 구축하고 배포할 수 있는 능력을 갖추게 되어 데이터 과학자, AI 엔지니어 및 연구자에게 필수적인 기술이 됩니다.

이 과정은 초보자에게 친숙하지만 머신러닝에 이미 익숙한 사람들에게도 유용한 통찰을 제공합니다. 각 섹션에는 이해를 강화하고 배운 내용을 실제 문제에 적용하는 데 도움이 되는 실습 코딩 연습이 포함되어 있습니다.

전체 과정을 여기에서 시청하세요: freeCodeCamp.org의 PyTorch 과정 (6시간 시청).