PyTorch 학습을 통한 머신러닝 및 취업 준비

딥러닝 분야에서 TensorFlow와 PyTorch는 주요 라이브러리로 널리 사용되고 있습니다. 최근에는 PyTorch가 특히 많은 인기를 끌고 있는 추세입니다. PyTorch의 직관적인 코드 작성 방식과 유연한 동적 계산 그래프는 연구자와 개발자들 사이에서 큰 호응을 얻고 있습니다. 이와 같은 흐름을 감안할 때, PyTorch를 학습하는 것은 현재의 딥러닝 트렌드에 맞춰 나의 기술을 업그레이드하는 중요한 단계가 될 것입니다.

 

1. 학부 시절 머신러닝 기초 복습

딥러닝과 PyTorch를 효과적으로 학습하기 위해서는, 우선 학부에서 배웠던 머신러닝의 기초 개념을 다시 한번 정리하며 공부할 필요가 있다고 생각했습니다.

 

2. PyTorch 사용법 익히기

"머신 러닝 교과서 파이토치편"을 활용하여 PyTorch의 기본적인 사용법을 익히고, 다양한 예제를 직접 실습해보며 기초를 탄탄히 할 것입니다.

 

3. PyTorch를 활용한 개인 프로젝트 진행

PyTorch를 사용하여 개인 프로젝트를 진행하고 포트폴리오 구축