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딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
안녕하세요. 메일을 확인하고 글을 남겨봅니다. 선생님 덕분에 머신러닝을 잘 학습하였고, 딥러닝이나 cv도 틈틈이 수강하고 있던 차에 딥러닝 새로운 강의를 출시되었다고 해서요. 저도 새롭게 다시 학습을 하고 싶은데, 제가 이전에 비즈니스(?) 계정이 되었던 상태에서, 선생님 강의를 개인적으로 다 구매해서 수강했었나봐요. 쿠폰을 보내주시면 새 강의를 다시 구매해서 들어보겠습니다.
네카라쿠배 면접관의 경력기술서 (/feat. 서류합격률 100%)
안녕하세요 강사님 강의 잘 수강하였습니다. 다름이 아니라 경력 개발자가 정보보안 - 취약점진단 신입으로 취업하려고 하는데, 혹시 그와 관련해서 포트폴리오와 이력서에 추가하면 좋은 것들과 조언해주실 만한게 있을까요?
CS 지식의 정석 | 디자인패턴 네트워크 운영체제 데이터베이스 자료구조
안녕하세요 제가 기술블로그를 쓰는 중인데 혹시 이번cs강의 관련한 내용들을 블로그에 기술하고싶은데 해도 되겠습니까? 강의내용을 그대로 통으로 옮기는게 아닌 듣고 제가 이해한 내용이 맞는지 구글링 후 다운받은 ppt자료를 참조하여 작성할 예정입니다.
초보자를 위한 BigQuery(SQL) 입문
클라우드 설정 - 테이블 생성후, 파티션 나누기에서 battle_datetime 옵션이 목록에서 확인되지 않습니다.ㅜㅜ 질문이 있는 경우 다음과 같이 시도해보고 공유해주세요 구글에 검색한 후, 어떤 결과가 나왔는지 그 결과를 토대로 어떤 시도를 했는지? 시도에서 어떤 과정이 진행되지 않았는지 데이터를 추출하는 과정에 대한 고민은 Input / Output을 작성해주세요
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
exam1 = pd.get_dummies(exam1, columns=['race'], drop_first=True) exam1 = pd.get_dummies(exam1['race'], drop_first=True) 랑 차이가 있나요?
CS 지식의 정석 | 디자인패턴 네트워크 운영체제 데이터베이스 자료구조
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트 결과가 다르게 나와 요
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
사후 검정 투키, 본페로니 식 외워야 하나요? 시험에서 사후검정도 해야하나요?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
정처기 실기 준비한다고 빅분기 실기 준비가 늦었는데요.... 인강 결제하고 공부한지 3일차인데, 작업형1 모의문제를 푸는데 멘탈이 탈탈 털려버렸어요 ㅜㅜ... 나름 열심히한다고 온갖 함수부터 달달 외우고는 있는데 응용이 전혀 되질 않아서 모의문제를 혼자 힘으로 1도 못풀었어요.. 계속 gpt로 코드 해석보면서 보고있는데, 이대로 계속 진도를 나가는게 맞는지 모르겠네요... 계속 지웠다 썼다 반복하고는 있는데, 단순히 답을 외우게 되는 것 같아서 나중에 응용이 될까 모르겠네요.. 이해가 안 가더라도 계속 진도를 나가고 회독을 하는게 맞는 건가요 ?
파이썬으로 시작하는 머신러닝+딥러닝(sklearn을 이용한 머신러닝부터 TensorFlow, Keras를 이용한 딥러닝 개발까지)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
https://dataq.goorm.io/exam/116674/체험하기/quiz/4 여기서 하는 성별예측 문제에서 import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") # print(train.shape, test.shape) # print( train.info ()) # print(train.isnull().sum()) # print(test.isnull().sum()) #결측치 처리 (환불금액) train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(0) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(0) # print(test.isnull().sum()) # print(train['성별'].value_counts()) #인코딩 target = train.pop('성별') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) #검증 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) # print(X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit (X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) # print(pred) from sklearn.metrics import roc_auc_score roc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1]) #예측 및 파일생성 pred = rf.predict_proba(test) submit = pd.DataFrame({ "pred":pred[:,1] }) submit.to _csv("result.csv", index=False) # print( pd.read _csv("result.csv")) 이렇게 코딩을 했는데 예측 및 파일 생성에서 pred = rf.predict_proba(test) 여기 부분이 오류가 뜨는데 왜 그런가요 ㅠㅠ > Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 43, in <module> pred = rf.predict_proba(test) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 674, in predict_proba X = self._validate_X_predict(X) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 422, in validate X_predict return self.estimators_[0]._validate_X_predict(X, check_input=True) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 407, in validate X_predict X = self._validate_data(X, dtype=DTYPE, accept_sparse="csr", File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 437, in validate data self._check_n_features(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/base.py", line 365, in check n_features raise ValueError( ValueError: X has 73 features, but DecisionTreeClassifier is expecting 74 features as input. 이렇게 뜹니다,,
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 좋은 강의 감사드립니다. 덕분에 잘 배우고 있습니다. 문제 2. 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 그리고 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요! 문제2를 대하고 순간 다음과 같은 고민을 했었습니다. 1번을 수행하여 'f1'컬럼의 결측치 행을 삭제한 후 2번을 하려니 'f3'컬럼의 결측치 갯수가 18개만 남더군요. 그럼 18개는 최초 데이터 100개의 20% 미만일까? 그렇지 않다. 'f1'컬럼 결측치를 제거한 후 데이터 갯수 69개의 20%~30%(14~20)에 해당한다. 그렇다면 'f3'컬럼의 최빈 값은 'f1'컬럼의 결측치를 제거하기 전의 값을 사용해야할까 아니면 결측치 제거 후의 값을 사용해야 할까? 결과적으로는 어떤 방식으로 하던 답은 56으로 일치했지만 주어진 데이터에 따라 다른 값이 나올 수도 있을 것 같습니다. 혼돈을 없애기 위해 문제 2의 문항 순서를 바꾸면 어떨까요? 30% 미만, 20% 이상인 결측치가 있는 컬럼은 최빈값으로 값을 대체하고 주어진 데이터에서 결측치가 30%이상 되는 컬럼을 찾고 해당 컬럼에 결측치가 있는 데이터(행)를 삭제 함. 'f3'컬럼의 'gold' 값을 가진 데이터 수를 출력하세요!
데이터 분석 SQL Fundamentals
서브쿼리만 따로 실행하면 상관 컬럼으로 참조한 컬럼은 메인쿼리에 있어서 서브쿼리 단독 실행이 안되는 바람에 문제점 파악하기도 힘들고 쿼리가 메인부터 실행되는게 아니라 서브부터 실행되기 때문에 가장 안쪽에 있는 서브쿼리부터 거꾸로 해석해야해서 직관적으로 의미를 알아내기도 어렵고... 정말 끔찍해요 안썼으면 좋겠어요... 최초 강의에 포함되지 않은 이유가 있는것같아요
하트카운트와 함께 쉽게 시작하는 SQL
24년 9월 10일에 강의를 듣기 시작했습니다... 그런데 초기환경 설치 방법에 관한 자료를 못찾아서 글 남깁니다.. 어디에 있는지.. 알려 주시거나,,, 게시판에 올려 주시면 좋겠습니다.
데이터 분석 SQL Fundamentals
혹시 쿼리를 빨리 읽는 방법이 있을까요? 제가 실무에서 프로시저와 함수들을 주로 사용하고 있습니다. 그런데 제가 SQL 에 익숙하지 않아서 인것도 있지만 주석이 없는 프로시저와 함수들을 보고 의도를 파악하고 분석하는데 시간이 너무 오래 걸리고 있어요. 혹시 서브쿼리 join , union 등이 무분별하게 쓰여진 복잡한 쿼리에서 쿼리의 의도만을 빠르게 파악할 수 있는 방법이 있을까요? 제 나름대로 생각을 해서 SELECT 절은 일단 보지 않고 FROM 절을 먼저 보고 어떤 테이블에서 값을 가지고 오는지 판단한후 WHERE 절을 보고 마지막으로 SELECT 절을 보고 있어요 그런데 SELECT 절에서도 CASE WHEN 문이나 단일행 서브쿼리들이 있어서 실행을 시켜보아도 이게 무슨의미인지 파악하지 못할때가 많아요,, 방법이 있을까요?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. 1유형은 부분점수가 있다고 하는데 값을 출력하고 그 때마다 제출 버튼을 눌러야지 채점이 되는건가요? 1유형에도 문제가 3개 있으면 제출 버튼을 3번 누르면 되는 건가요? 2유형은 마지막에 파일 생성하면 끝이 나는 건가요? 3유형도 궁금합니다!!
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님 올해 말 실기 시험 목표로 강의를 수강 중인 학생입니다. 강의 수강 중 문득 걱정이 되는게 있어서 문의 드립니다. 맥북 단축키 같은것도 알려주시고 당장 수강하는데는 별 문제없다고 생각하는데, 시험장에 맥북을 들고 갈 순 없는 노릇이니.. 혹시 맥북으로 공부해 갔을때 발생할 수 있는 문제와 그에 대처방법이 혹시 있을까요?
