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딥러닝의 세계에서 모델을 만드는 것은 단순히 레고 블록을 쌓는 것과 다릅니다. 진정한 실력은 "어떤 함수를 쓰는가"가 아니라, "이 데이터가 어떤 엔진을 거쳐 흐르는가"를 이해할 때 완성됩니다.현재 AI 연구와 산업계의 표준으로 자리 잡은 PyTorch(파이토치)는 왜 그토록 강력할까요? 단순히 코드가 파이썬답기 때문일까요, 아니면 내부의 유연한 설계 때문일까요?본 가이드에서는 PyTorch의 핵심 기둥인 텐서(Tensor)와 신경망 모듈(nn.Module)의 구동 원리를 낱낱이 파헤치고, 나아가 Scikit-learn, Keras, TensorFlow, 그리고 JAX까지 각 라이브러리가 가진 독특한 철학을 비교 분석합니다. "코더"를 넘어 "모델 설계자"로 거듭나기 위한 엔진룸 내부 여행을 지금 시작합..

파이썬 코드를 보다 보면 함수 정의나 호출부에서 별(*)이 붙은 변수들을 종종 마주치게 됩니다. def my_func(*args, **kwargs): ...보통 가변 인자(Variable Arguments)라고 부르는 이 문법은 파이썬의 유연함을 담당하는 핵심 기능입니다. 단순히 "인자를 많이 받을 수 있다"를 넘어서, Packing과 Unpacking(풀기)이라는 개념을 정확히 이해해야 자유자재로 다룰 수 있습니다.오늘은 이 *args와 **kwargs가 내부적으로 어떻게 작동하는지, 그리고 왜 함수 호출 시 func(*args)와 같이 사용하는지 정리해 보겠습니다. 가변 인자(Variable Arguments)란?함수를 만들 때 인자의 개수가 몇 개가 될지 미리 알 수 없는 경우가 있습니다. ..

파이썬을 공부하다 보면 for 문을 수도 없이 사용하게 됩니다. 하지만 Iterable, Iterator, Generator라는 용어가 나오면 갑자기 머리가 복잡해지죠."리스트도 반복되고, 제너레이터도 반복되는데 도대체 무슨 차이지?"오늘은 이 세 가지 개념의 정확한 정의와 포함 관계(상속 관계)를 코드로 확실하게 정리해 보겠습니다.한 눈에 보는 포함 관계 (The Big Picture)결론부터 말하면, 이들은 별개의 개념이 아니라 수학의 부분집합(Subset) 혹은 상속(Inheritance) 관계를 가집니다.Iterable ⊃ Iterator ⊃ Generator(이터러블이 가장 크고, 제너레이터가 가장 작습니다.)Iterable: 반복 가능한 모든 것 (가장 큰 범위)Iterator: 이터러블 중에..