beginner/basics/data_tutorial 오타 수정

Author: updaun

beginner_source/basics/data_tutorial.py

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 # 데이터 샘플을 처리하는 코드는 지저분(messy)하고 유지보수가 어려울 수 있습니다;
 # 더 나은 가독성(readability)과 모듈성(modularity)을 위해 데이터셋 코드를 모델 학습 코드로부터 분리하는 것이 이상적입니다.
 # PyTorch는 ``torch.utils.data.DataLoader`` 와 ``torch.utils.data.Dataset`` 의 두 가지 데이터 기본 요소를
-# 제공하여 미리 준비해된(pre-loaded) 데이터셋 뿐만 아니라 가지고 있는 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.
+# 제공하여 미리 준비해둔(pre-loaded) 데이터셋 뿐만 아니라 가지고 있는 데이터를 사용할 수 있도록 합니다.
 # ``Dataset`` 은 샘플과 정답(label)을 저장하고, ``DataLoader`` 는 ``Dataset`` 을 샘플에 쉽게 접근할 수 있도록
 # 순회 가능한 객체(iterable)로 감쌉니다.
 #
-# PyTorch의 도메인 특화 라이브러리들은 (FashionMNIST와 같은) 다양한 미리 준비해둔(pre-loaded) 데이터셋을 제공합니다.
+# PyTorch의 도메인 특화 라이브러리들은 (FashionMNIST와 같은) 미리 준비해둔(pre-loaded) 다양한 데이터셋을 제공합니다.
 # 데이터셋은 ``torch.utils.data.Dataset`` 의 하위 클래스로 개별 데이터를 특정하는 함수가 구현되어 있습니다.
 # 이러한 데이터셋은 모델을 만들어보고(prototype) 성능을 측정(benchmark)하는데 사용할 수 있습니다.
 # 여기에서 데이터셋들을 찾아볼 수 있습니다: