# 분류기

## 분류기(Classifier) 학습하기

### 데이터는 어떻게 하나요?

일반적으로 이미지나 텍스트,오디오나 비디오 데이터를 다룰 때는 표준 Python 패키지를 이용하여 [[NumPy]] 배열로 불러오면 됩니다. 그 후 그 배열을 `torch.*Tensor`로 변환합니다.

- 이미지는 [[Pillow]] 나 [[OpenCV]] 같은 패키지가 유용합니다.
- 오디오를 처리할 떄는 [[SciPy]]와 [[LibROSA]] 가유용하고요.
- 텍스트의 경우에는 그냥 [[Python]]이나 [[Cython]]을 사용해도 되고, [[NLTK]]나 [[SpaCy]]도 유용합니다.


### 이미지 분류기 학습하기

다음과 같은 단계로 진행해보겠습니다.

1. [[torchvision]]을 사용하여 [[CIFAR10]]의 학습용/시험용 데이터넷을 불러오고, [[정규화]] (nomalizing)합니다.
2. [[합성곱 신경망]] (Convolution Neural Network)을 정의합니다.
3. [[손실 함수]]를 정의합니다.
4. [[학습용 데이터]]를 사용하여 신경망을 학습합니다.
5. [[시험용 데이터]]를 사용하여 신경망을 검사합니다.