딥러닝 코드에 항상 같이 등장하는 NumPy와 PyTorch, 둘의 진짜 관계와 학습 순서 가이드

딥러닝 개발자라면 한 번쯤 고민했던 NumPy와 PyTorch의 관계를 명확히 정리했습니다. NumPy는 CPU 기반 수치 계산과 데이터 전처리, 시각화에 주로 쓰이고, PyTorch는 GPU에서 자동 미분을 지원…

딥러닝을 위한 NumPy 기본 연산: +, -, *, /, **, 비교, sum/mean/max/min, axis

NumPy의 기본 연산(+, -, *, /, **), 비교 연산, 집계 함수(sum, mean, max, min)와 axis 개념을 딥러닝 관점에서 자세히 설명합니다. 원소별 연산, 스칼라 연산, 마스크 활용, f…

NumPy 인덱싱 & 슬라이싱: 텐서를 자유자재로 자르는 법

NumPy와 PyTorch에서 텐서를 자유롭게 자르고, 선택하고, 변형하는 핵심 인덱싱과 슬라이싱 기법을 단계별로 정리했습니다. 1차원부터 4차원 이상까지, 뷰와 복사, 불리언 인덱싱, 정수 배열 인덱싱까지 실전 …

딥러닝 입문자를 위한 NumPy ndarray 기초: array, dtype, shape, reshape, astype

NumPy의 핵심 개념인 ndarray를 깊이 있게 다루며, array 생성, dtype 지정, shape 확인, reshape 활용, astype 변환까지 단계별 예제와 함께 설명합니다. 딥러닝 입문자에게 필수적…

딥러닝 입문자를 위한 NumPy: Pytorch보다 먼저 알아야 할 이유

딥러닝을 처음 접하는 사람에게 NumPy가 왜 필수인지, 그리고 파이토치와의 관계를 쉽게 설명합니다. 벡터화, 브로드캐스팅, 선형대수 등 핵심 개념을 예제와 함께 정리해, 프레임워크 사용 전 수학적 기반을 탄탄히 …