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! 앞으로의 코테 준비 방향에 대해 더 질문하고자 합니다. 1. 지금 프로그래머스 기초, 입문은 전부 푼 상태이고 앞으로는 유형별로 풀어볼 계획입니다. 저는 여러 문제들을 푸는 것보다는 풀었던 문제들을 설명할 수 있을 정도까지 반복해서 푸는 것이 중요하다고 생각합니다. 그래서 유튜브 플레이리스트에 올려 놓으신 유형별 문제들과 각 알고리즘 설명 영상 마지막에 추천하는 문제들을 반복적으로 풀어보려고 하는데 괜찮은 방법일까요? 2. 각 유형별 문제들 혹시 추천 받을 수 있을까요?
코딩테스트 준비하다가 답답해서 이 영상 보고 어느정도 의문스러운 점이 해소돼서 방향성을 잡았는데 혹시 어떤지 한번 봐주실 수 있나요? 현재 프로그래머스에서 기초, 입문으로 분류된 문제들은 다 풀었고 나머지 문제들 정답률 높은 순부터 풀고 있었습니다. 프로그래머스와 유튜브 플레이리스트로 분류하신 알고리즘 빈출 유형 문제들만 반복해서 풀어보려고 했는데 괜찮을까요? 그리고 저번에 이 강의 소스코드 올려주신다고 한 거 같은데 좀 걸릴까요?
원래는 프로그래머스에서만 풀다가 이번에 처음 백준 사이트를 이용하는 중입니다. 프로그래머스와 달리 테스트 케이스 테스트 해보기도 너무 어렵고 실수한 곳을 찾아내기가 너무 어려운데 혹시 추천하는 방법 있으신가요? 혹시 코드 답은 따로 안 올려주시나요? 강의 페이지에 한번에 들어오지 않아 일일이 비교해가면서 정답을 맞추기 어렵습니다.
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 ??
안녕하세요. 선생님 덕분에 멋진 강의를 듣고 있는 학생입니다.이제 유형 1을 다 수강했는데, graph를 초기화할 때 보통 N의 개수가 적으면 불리언 2차원 배열로 선언하고, N의 개수가 많으면 빈리스트로 구성된 2차원 리스트로 선언하는데요.그냥 모든 문제에 빈리스트로 구성된 2차원 배열을 선언하지 않는 이유가 N의 개수가 적으면 배열로 선언하고 조회하는 게 더 빠르기 때문인지 여쭤봐도 될까요?
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?
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??