{"conversations": [{"from": "user", "value": "Qu\u00e8 \u00e9s un dataloader? (en el context de Machine Learning)"}, {"from": "assistant", "value": "Un DataLoader \u00e9s una classe en el m\u00f2dul torch.utils.data de PyTorch que s' usa per a carregar dades en lots (batches) durant l' entrenament d' un model d' aprenentatge profund (Deep Learning). En comptes de carregar tot el conjunt de dades en la mem\u00f2ria i despr\u00e9s processar- les, un DataLoader divideix el conjunt de dades en petits batches i les carrega en la mem\u00f2ria un per un, el que permet una millor gesti\u00f3 de la mem\u00f2ria i un millor rendiment. A m\u00e9s, el DataLoader tamb\u00e9 proporciona funcionalitats \u00fatils com: - La permutaci\u00f3 de dades - La barallada de les dades - La realitzaci\u00f3 d' un seguiment del progr\u00e9s de l' entrenament Tamb\u00e9 \u00e9s possible aplicar diferents transformacions de dades en els batches abans de processar- les, el que \u00e9s essencial per a moltes tasques d' aprenentatge profund."}]}