안녕하세요 비전공자 직장인입니다. 퇴근후 딴짓 님 강의를 열심히 듣고 있습니다. 현재 작업형2 모의문제 2를 혼자서 풀고 있는데, 단순한 결측치 찾고, 샘플 찾고, 그런 것들은 하겠는데 이거를 모델링 하는 거에서부터 사실 멘붕입니다. 작업형1 모의문제를 풀 때도 똑같이 강의를 듣던것보다 더 어려워서 멘붕이 왔었습니다. 일단은 모르겠는 부분은 인지한 상태로 다시 반복하겠다는 의지로 계속 강의를 듣는 게 맞겠죠? 반복이 답이겠죠??
선생님, 강의 열심히 보고 있는데 제가 5월 중순부터 시작하면서 조금 일찍 시작했는데도 불구하고 암기 할 게 너~~~~~~무 많아서 큰일입니다 ㅠㅠ 단권화 시키려고 실기용 교재를 샀는데 정말 정말 이것만큼은 꼭! 외우고 가야하는 코드나 문법같은거를 정리해주실 수 있나요? (강의나...파일로) 사실 고득점 합격은 바라지도 않고 60점 턱걸이로라도 너무 붙고싶습니다!
안녕하세요. 국비교육으로 유니티를 학습한 후 스타트업에서 중견회사(게임분야) 이상으로 이직(신입)을 준비하고 있는 중생입니다.. 지금은 전공자들에 비해 부족한 CS지식과 C++, 자료구조, 알고리즘 공부에 주력하고 있습니다. 고민이 되는 부분은 중견회사 이상(컴투스, 데브캣, 넷마블, 넥슨, 펄어비스, 스마일게이트 등등)에 어필하기 위해 뭐가 필요할까 라는 부분입니다. 일단 제가 생각하는 부분으로는 학습한 내용을 블로그에 정리 학습한 내용을 응용한 미니프로젝트 포트폴리오 1개(아직 방향성 못 잡음..) 입니다. 고민사항은 이렇습니다. 위에 1번, 2번 같은 부분은 제가 공부한 내용들을 토대로 고민한 흔적들을 기록할 예정인데 이 부분이 어필이 될까요? (참고할 만한 블로그를 개인적으로 즐찾해놓긴 했는데 추가로 추천해주면 감사하겠습니다..) 포트폴리오는 MMORPG나 FPS게임 같이 시중 게임을 모작해봐야 어중간할 것 같은데 어떤 방향성을 잡고 가야할 지 감이 오지 않습니다. 게임을 즐겨하지는 않지만 게임의 요소들을 엔진으로 구현해 보는 걸 좋아하는데요. 굳이 전체 게임을 구현하지 않더라도 제가 관심있는 부분(예를 들어 이펙트, 쉐이더)에 집중해서 만들어도 어필이 될까요..? 추가로 제가 놓치고 있는 중요한 부분을 말씀해 주시면 경청하겠습니다. 주변에 게임업계 종사자가 없어서 질문드립니다. 감사합니다.
안녕하세요 교수님. 강의 정말 잘 듣고있습니다. 현재 파머완 강의 8장 중간까지 들은 학생입니다. 저는 원래 교수님의 컴퓨터비전 로드맵을 따라갈 생각이었으나, 아직 머신러닝에 대한 기초가 부족하다고 느껴서(어느정도는 알았지만 개념적으로 부족했습니다) 이 강의와 책을 본 후 로드맵을 본격적으로 따라가려고 했습니다. 처음 강의인 CNN 강의에서 선수지식이 '기본적인 머신러닝에 대한 개념 이해' 정도로 작성되어있는데 꼭 나머지 8,9장까지 마무리하고 넘어가야할까요? 아 그리고 로드맵 강의를 수강하면서 앱(?)같은 것도 만들어볼 기회가 있을까요? 감사합니다!
안녕하세요! 교수님 강의를 듣고 있는 수강생입니다 ! 강의를 복습할 때 개인 블로그에 수업 내용을 정리하면서 게시를 하고 싶은데요 ! 강의 내용에 포함되어있는 이미지를 사용해서 간단하게 요약해서 게시를 하고 싶은데 저작권법에 걸리는 지 여쭤보고 싶어서 글을 작성합니다 ! 개인 블로그에 강의 자료(이미지 등)을 사용해서 복습 용도로 게시를 해도 될까요 ??
저는 비전공자 출신입니다. 인서울이긴 하지만, 비전공자라 의미없을 거 같구요. 백엔드 vs 게임 프로그래머 중에 고민하고있습니다. 웹 관련해서는 node.js 기반으로 프로젝트를 3번정도 해본 경험이 있지만, 요새 트렌드가 java, spring이라 웹 백엔드 쪽으로 간다면, java, spring을 공부할 생각입니다. 반면, 게임 프로그래밍은 유니티를 기반으로 소규모 게임 1번 만들어본게 전부입니다. 이런 상황에서 질문드립니다. 제가 가장 발목을 잡는다 느낀 것은 CS 지식입니다. 이것으로부터 덜 자유로운 것이 백엔드 개발자일지 게임 프로그래머 일지 고민입니다. 어느 방향이 더 맞을까요? 알고리즘 자료구조 지식은 백준 골드 3 정도 입니다. 잘 부탁드리겠습니다.
분류(Classification) 성능 평가지표 개요와 정확도(Accuracy) 소개 에서 MNIST를 모두 0으로 예측하는 코드에서 fakepred와 y_test를 비교하는데요 이때 type은 같은데 하나는 1차원 배열이고 또 다른 하나는 column을 1로 가진 2차원 배열인데 이렇게 shape이 달라도 accuracy_score를 통해 비교할 수 있나요?
[스팀(STEAM) 사용자 경험 개선을 위한 설문조사] 안녕하세요☺️ 저희는 유데미 X 웅진 UI/UX 부트캠프에서 스팀(Steam) 리디자인 프로젝트 를 진행하고 있는 팀입니다. 현재 스팀의 사용자 경험 개선을 위해 설문조사를 실시하고 있습니다.응답 내용은 참고 자료 이외의 용도로는 사용되지 않으며 익명성이 철저히 보장됩니다. 또한, 프로젝트 종료 시 즉시 파기되며, 전화번호 등 개인정보는 리워드 증정을 위한 용도로만 활용된 후 즉시 폐기됩니다. 추첨을 통해 총 5분 께 스타벅스 아메리카노 기프티콘 을 드립니다. 설문에 참여해주셔서 감사합니다 :-) 설문 대상: 스팀 계정이 있는 사용자 설문 기간 : 8/5 (토) - 8/11 (토) 소요 시간: 10분 내외 https:// forms.gle/L6X18NyBXEx7LEy77
게임 클라이언트 개발자를 희망하는 sw학과 대학생입니다. 단순히 전공 수업 선택때문에 고민인데요. 이번에 통신(tcp/ip 이론) 수업이랑 리눅스 수업이 개설되었더라고요. 통신은 소켓 프로그래밍 없이 이론만 배워서 아쉽긴 하지만 그래도 cs과목이기도 하고 게임 클라 개발할 때 도움이 있을거라고 들었거든요. 근데 리눅스는 서버쪽이라 수강할지말지 고민되더라고요.. (학기말에 팀플때문이기도 하고 이 수업 안 들으면 고학년이라 다른 전공 프로젝트에 몰입할 수 있어서요.. 선택과집중) 운영체제 수업때나 군대 전산병, 정처기 준비하면서 명령어까지는 써봤었는데 그 이상으로 전공수업으로 좀 더 체계적으로 배우면 게임 클라쪽에 도움이 될지 잘 모르겠네요 학부때 다양하게 듣는게 좋다지만 상황이 여의치 않아서.. 듣고는 싶은데 크게 진로에 도움이 되지 않는다면 선택과 집중으로 과감히 포기할지 아니면 그래도 배울 수 있을 때 배우는게 좋을지 고민입니다.
함수에 대해 정의내릴 때 예를 들어 코랩 에서는 scaler = minmax_scale() 이렇게 정의를 내리고 scaler(data) 하는데 #코랩은 정의내릴 때 괄호를 빼면 동작안함 구름에서 테스트해보니까 scaler = minmax_scale()하고 scaler(data)하면 에러가 발생하고 괄호없이 scaler = minmax_scale 만해야 에러가 발생하지 않더라구요. 이게 구름 환경만의 특성이라서 그렇다고 보면 될까요?
안녕하세요 선생님. 우선 좋은 강의를 해주셔서 감사드립니다. 다름이 아니라 현재 섹션1,2 를 수강한 상태입니다. 섹션 1, 2를 수강하는데 수식이 굉장히 많이 등장하더라구요. 제가 수포자였어서 현재로썬 이해하는데 있어서 어려움이 많은 상태입니다.(지금은 열심히 공부하고 있습니다! 아무래도 딥러닝을 공부하는데 수학이 필수인거같아서) 그래서 작동 원리만 이해하고 우선은 넘어가는 방식으로 공부하려고 하는데 이렇게 해도 괜찮을까요?? 예를들면 경사하강법은 손실함수의 기울기가 적어지는 방향으로 학습하는 것이구나, 오차역전파는 미분을 거꾸로 하면서 가중치를 업데이트하는 것이구나, 손실함수는 이런게 있구나, 옵티마이저는 이런게 있구나 이렇게 작동하는구나 이런식으로요. 물론 언젠가는 반드시 다 이해해야겠지만 딥러닝입문자로써는 이렇게 이해만 하고 넘어가도 될까요??
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 현재 위의 코드 수행시 에러가 발생하는데요. ValueError: could not convert string to float: 'Braund, Mr. Owen Harris' train 데이터프레임에서 문자열 데이터가 포함되어 있기 때문에 해당 에러가 발생할 수 있습니다. 이 경우, 상관 관계 행렬을 계산하기 전에 문자열 열을 제거해야합니다. 저의 경우 다음처럼 새로운 객체를 만들어 진행하였습니다. object_cols = train.select_dtypes(include=['object']).columns #열의 데이터 타입이 문자인녀석 추출 new_train = train.drop(columns=object_cols) # 열의 데이터가 문자열인 것들 제거 후 새로운 객체에 생성 new_train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 이러면 잘 나옵니다.
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
import plotly.io as pio pio.renderers.default='iframe' 다음 코드를 추가해주시면, iframe 을 통해 렌더링 됩니다. 저의 경우 다음 에러로 렌더링이 안됐습니다. ( F12 / Option+Command + i -> console 에서 확인 가능 .)