딥러닝 파이토치 교과서 - 입문부터 파인튜닝까지 레포지토리

출처

'딥러닝 파이토치 교과서 - 입문부터 파인튜닝까지 레포지토리' 위키독스 : https://wikidocs.net/book/2788

🎯 목표

해당 위키독스를 학습한 내용 및 실습 code를 저장한다.
내가 이미 배운 내용은, pytorch로 실제 구현해봄으로서 다시 한 번 연습한다.
새롭게 배운 내용은, 코드 연습과 함께 새롭게 알게 된 지식 또한 기록한다.

추가로 알게 된 것

uv를 활용 패키지, 가상환경을 관리
pyproject.toml 간단 작성법 (dependencies 설정)
cuda, Pytorch 버전 관리
nvitop(NVIDIA-GPU process viewer)
인공 신경망 그림 그리기 (http://alexlenail.me/NN-SVG/index.html)

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 128 Commits
scr		scr
.gitignore		.gitignore
.python-version		.python-version
01-04 pandas, numpy, matplotlib.ipynb		01-04 pandas, numpy, matplotlib.ipynb
01-05 데이터의 분리.ipynb		01-05 데이터의 분리.ipynb
02 파이토치 기초.ipynb		02 파이토치 기초.ipynb
03-01 선형 회귀와 자동 미분.ipynb		03-01 선형 회귀와 자동 미분.ipynb
03-02 다중 선형 회귀.ipynb		03-02 다중 선형 회귀.ipynb
03-03 nn.Module과 클래스로 구현하기.ipynb		03-03 nn.Module과 클래스로 구현하기.ipynb
03-04 미니 배치와 데이터로더.ipynb		03-04 미니 배치와 데이터로더.ipynb
03-05 벡터와 행렬 연산 복습하기.ipynb		03-05 벡터와 행렬 연산 복습하기.ipynb
04-01 로지스틱 회귀.ipynb		04-01 로지스틱 회귀.ipynb
04-02 nn.Module과 클래스로 구현하는 로지스틱 회귀.ipynb		04-02 nn.Module과 클래스로 구현하는 로지스틱 회귀.ipynb
05-01 원-핫 인코딩.ipynb		05-01 원-핫 인코딩.ipynb
05-02 소프트맥스 회귀 이해하기.ipynb		05-02 소프트맥스 회귀 이해하기.ipynb
05-03 소프트맥스 회귀 다양한 방법으로 구하기.ipynb		05-03 소프트맥스 회귀 다양한 방법으로 구하기.ipynb
05-04 소프트맥스 회귀로 MNIST 데이터 분류하기.ipynb		05-04 소프트맥스 회귀로 MNIST 데이터 분류하기.ipynb
06-01 머신 러닝 기본 개념 정리하기.ipynb		06-01 머신 러닝 기본 개념 정리하기.ipynb
06-02 퍼셉트론.ipynb		06-02 퍼셉트론.ipynb
06-03 XOR 문제 구현하기 - 단층 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론.ipynb		06-03 XOR 문제 구현하기 - 단층 퍼셉트론과 다층 퍼셉트론.ipynb
06-04 역전파(BackPropagation).ipynb		06-04 역전파(BackPropagation).ipynb
06-05 다층 퍼셉트론으로 손글씨 분류하기.ipynb		06-05 다층 퍼셉트론으로 손글씨 분류하기.ipynb
06-06 다층 퍼셉트론으로 MNIST 분류하기.ipynb		06-06 다층 퍼셉트론으로 MNIST 분류하기.ipynb
06-07 과적합을 막는 방법들.ipynb		06-07 과적합을 막는 방법들.ipynb
06-08 기울기 소실(Gradient Vanishing)과 폭주(Exploding).ipynb		06-08 기울기 소실(Gradient Vanishing)과 폭주(Exploding).ipynb
07-01 순환 신경망(Recurrent Neural Network).ipynb		07-01 순환 신경망(Recurrent Neural Network).ipynb
07-02 LSTM과 GRU.ipynb		07-02 LSTM과 GRU.ipynb
07-03 문자 단위 RNN(Char RNN) - 실습 2개.ipynb		07-03 문자 단위 RNN(Char RNN) - 실습 2개.ipynb
08-01 합성곱과 풀링(Convolution and Pooling).ipynb		08-01 합성곱과 풀링(Convolution and Pooling).ipynb
08-02 CNN으로 MNIST 분류하기.ipynb		08-02 CNN으로 MNIST 분류하기.ipynb
08-03 깊은 CNN으로 MNIST 분류하기.ipynb		08-03 깊은 CNN으로 MNIST 분류하기.ipynb
09-01 토큰화(Tokenization).ipynb		09-01 토큰화(Tokenization).ipynb
09-02 텍스트 데이터의 정제와 정규화.ipynb		09-02 텍스트 데이터의 정제와 정규화.ipynb
09-03 불용어(Stopwords).ipynb		09-03 불용어(Stopwords).ipynb
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14-01 시퀀스 레이블링(Sequence Labeling).ipynb		14-01 시퀀스 레이블링(Sequence Labeling).ipynb
pyproject.toml		pyproject.toml
readme.md		readme.md
uv.lock		uv.lock
uv로 cuda, Pytorch, torchvision 버전 설정 기록.md		uv로 cuda, Pytorch, torchvision 버전 설정 기록.md
주피터 노트북에 이미지 삽입.md		주피터 노트북에 이미지 삽입.md

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