파이토치(PyTorch)에서 Dataset과 DataLoader를 사용하는 주된 이유는 데이터를 효율적으로 처리하고, 모델 학습을 위한 데이터 로딩을 보다 유연하고 관리하기 쉽게 만들기 위해서 사용된다. 이러한 추상화가 불편해 보일 수 있지만, 실제로는 대규모 데이터셋을 다루거나 복잡한 데이터 전처리 과정을 통합할 때 매우 유용하다. Dataset 데이터 추상화: Dataset 클래스는 데이터셋에 대한 추상화를 제공하며, 사용자는 이를 상속받아 __getitem__과 __len__ 메서드를 구현함으로써 데이터의 로딩 방식을 커스터마이징할 수 있다. 이는 다양한 데이터 소스(이미지, 텍스트 파일, CSV 등)를 동일한 인터페이스로 처리할 수 있게 해준다. 유연성: 사용자 정의 데이터셋을 만들 수 있어, 데..