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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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??
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
강의를 한번 쭉 듣고나서는 이 강의 기출을 반복하면되나요??? 합격하신 분들은 이 강의만 반복적으로 돌려서 합격하셨다는건지 아님 얼른 듣고 추가적으로 더 무엇을 했다는것인지 무엇을 해야하는지 궁금합니다.
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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!
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 랭체인(LangChain)과 랭그래프(LangGraph) 그리고 MCP
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딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복
안녕하세요 딥러닝 공부를 위해 강의를 수강하고 있는 학생입니다. 우선 좋은 강의 올려주셔서 너무 감사합니다! 강의를 듣던 중 공부한 흔적을 남기고 싶어 개인 블로그에 공부한 내용을 요약&정리하고 싶습니다. 혹시 출처와 링크를 남기고 개인 블로그를 작성해도 될까요??
[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
안녕하세요!! 공부한 기록을 남기고싶은데, Github에 강의중에 실행한 코드들이나 압축파일에 있는 코드파일들 올려도 되나요..?
[무료]기초 텍스트마이닝: 앱 리뷰 분석 with 파이썬(40분 완성)
안녕하세요 선생님 빅데이터 분석에 관심이 있어 파이썬을 1도 모르는 상태에서 시작해 현재 선생님의 강의를 통해 많은 도움을 받고 있습니다. 현재 텍스트 마이닝 분석 방법으로 쓴 논문들을 보면 쇼핑몰 댓글 부터 해서 각종 SNS(페이스북, 인스타그램 등)의 댓글을 분석한 논문들을 많이 살펴볼 수 있는데 현재 파이썬 초보로서 데이터를 수집하는 과정(웹크롤링)이 제일 중요하고도 어려운 것 같습니다. 현재 텍스톰이나 빅카인즈 같은 웹사이트를 이용하는 것 말고 파이썬 으로 다양한 데이터를 직접 웹크롤링 해서 데이터를 수집하는 방법을 집중적으로 다룬 강의는 거의 찾아보기 어렵더라구요..ㅠㅠ 블로그 등에 검색해보면 코드가 공개된 것도 있지만 여기저기 코드 방식이 다 다양하고 막상 적용해서 실행해보면 또 에러 생기고 이유는 모르겠고 답답하더라구요. SNS 채널 및 쇼핑몰 댓글 등을 웹크롤링 하는 과정을 하나하나 다 보여주는 강의가 있으면 좋겠다고 생각하고 있는데 혹시 이렇게 여러 채널의 웹크롤링 과정만 다룬 강의를 올려주실 계획은 없으신지요?
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
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!
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
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 ??
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
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?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
오늘 빅분기 실기 6회 저만어려웠나요..?
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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?
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
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??
예제로 배우는 딥러닝 자연어 처리 입문 NLP with TensorFlow - RNN부터 BERT까지
강의를 들으면 가물가물해져 가는 NLP와 BERT기본을 제대로 다지기에 참 좋은 강의 감사합니다. 좀 다른 질문 드려서 죄송합니다만 ㅠㅠ BERT는 모델을 download해서 fine tuning으로 우리가 원하는 모델을 학습시킬수 있죠. 근데 요즘 hot한 chatGPT는 아직까진 온라인 버전입니다. (제가 아직 잘 모르기도 하고..) 반응이 워낙 뜨겁다보니(?) 이걸 활용한 뭔가를 만드는 것도 각 기업에서 고민을 하는거 같은데요... 현재처럼 key를 발급받아 online에 쿼리를 날려서 response를 받아오는 형태는 끊길수도 있고 언제든 변경의 여지가 있어 제품화에 쓰기 어렵습니다. 혹시 chatGPT를 대체할만한 download가능한 딥러닝 모델을 알고 계신게 있나요? bert처럼 무료면 좋겠지만, 타협가능한 수준의 유료모델도 좀 알아놔야 할 것 같습니다. 저도 좀 찾아봤습니다만 현업에 더 가까이 계신분께 insight를 좀 얻고자 문의드립니다 ㅠㅠ 감사합니다
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
노트북 링크 복사 붙여넣기 후 열면, 해당 팝업이 뜹니다
[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 .)
