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データローダーとは何ですか？（機械学習の文脈で）
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Dataloaderは、Torch.utils.dataモジュールのクラスであり、ディープラーニングモデル（ディープラーニング）のトレーニング中にロット（バッチ）のデータをロードするために使用されます。データセット全体をメモリにロードしてから処理する代わりに、Dataloaderはデータセットを小さなバッチに分割し、メモリ管理を1つずつロードするため、メモリ管理とパフォーマンスの向上が可能になります。

さらに、Dataloaderは次のような有用な機能も提供します。
 - データの順列
 - データショック
 - トレーニングの進捗状況を監視する

また、バッチを処理する前に、さまざまなデータ変換をバッチに適用することもできます。これは、多くの深い学習タスクに不可欠です。