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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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[파이토치] 실전 인공지능으로 이어지는 딥러닝 - 기초부터 논문 구현까지
안녕하세요!! 공부한 기록을 남기고싶은데, Github에 강의중에 실행한 코드들이나 압축파일에 있는 코드파일들 올려도 되나요..?
[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?
실전! Querydsl
최근에 새로운 프로젝트 진행하면서 Spring Boot 3 버전을 사용하게 됐는데 해당 프로젝트의 Gradle 설정을 구성하면서 다른 분들의 예제를 보면서 작성한 내용을 공유 드립니다. 아래의 내용은 VSCode에서 진행했습니다. 다른 IDE에서는 테스트해보지 않아 다르게 동작할 수도 있는 점 양해 부탁드립니다. 먼저 Gradle 설정은 다음과 같습니다. plugins { id "java" id "org.springframework.boot" version "3.0.6" id "io.spring.dependency-management" version "1.1.0" //querydsl 플러그인 추가하지 않음 } ... configurations { ... querydsl.extendsFrom compileClasspath //해당 부분은 그대로 유지 ... } repositories { mavenCentral() } dependencies { ... implementation "com.querydsl:querydsl-jpa:5.0.0:jakarta" annotationProcessor "com.querydsl:querydsl-apt:5.0.0:jakarta" annotationProcessor "jakarta.annotation:jakarta.annotation-api" annotationProcessor "jakarta.persistence:jakarta.persistence-api" implementation "com.github.gavlyukovskiy:p6spy-spring-boot-starter:1.9.0" ... } ... 현재 예제에서는 Querydsl의 Gradle 플러그인인 id "com.ewerk.gradle.plugins.querydsl" version "1.0.10" 를 사용하지 않습니다. 이전 버전에도 있었는지는 정확하게 모르겠지만 Spring Boot 3로 업데이트 되면서 jakarta 패키지를 사용하기 때문에 해당 패키지에 맞는 annotationProcessor를 추가하여 Gradle의 Querydsl 태스크를 대체합니다. (대표적으로 compileQuerydsl) 그리고 configurations 부분의 querydsl.extendsFrom compileClasspath 구문은 그대로 유지합니다. dependencies 부분에서는 Querydsl 관련 패키지 뒤에 :jakarta 를 추가로 입력하고 2 개의 annotationProcessor을 추가해줬습니다. Spring Boot 3 초기에 지원되지 않았던 P6Spy의 경우 2월 10일에 1.9.0 버전으로 업데이트 되어 정상적으로 지원합니다. 그리고 기존에 김영한 님이 가이드 하셨던 코드인 //querydsl 추가 시작 def querydslDir = "$buildDir/generated/querydsl" querydsl { jpa = true querydslSourcesDir = querydslDir } sourceSets { main.java.srcDir querydslDir } compileQuerydsl { options.annotationProcessorPath = configurations.querydsl } //querydsl 추가 끝 위 코드는 따로 작성하지 않습니다. Querydsl Gradle 플러그인을 통해 Qclass를 생성하는 compileQuerydsl 태스크를 별도로 실행할 필요 없이 프로젝트 빌드 진행 시 annotationProcessor에 의해 Qclass가 자동으로 생성됩니다. (여기서 프로젝트 빌드란 Gradle build 태스크가 아닌 Java workspace 빌드를 뜻함.) 아래의 이미지와 같이 @Entity 파일이 수정될 때 수정한 내용이 즉시 Qclass에 반영되는 것을 확인할 수 있습니다. (좌측 Entity class, 우측 Qclass) 위 설정을 통해 생성되는 Qclass의 위치는 /bin/generated-sources/annotations/{프로젝트 패키지}/{Entity 클래스 패키지}입니다. (예제 프로젝트에서 Qclass의 위치, gitignore 처리되어 있어 회색으로 표시 됨) 만약 annotationProcessor를 추가하고 Querydsl 설정을 같이 추가했다면 Qclass가 중복된다는 오류가 발생하여 프로젝트 빌드가 진행되지 않으니 주의 바랍니다. 해당 소스는 다음 링크에서 확인해보실 수 있습니다. 404-nut-pound/spring-jpa-querydsl-template ( github.com ) 그리고 별도로 MongoDB+Querydsl 설정도 공유해 드립니다. 404-nut-pound/spring-mongodb-querydsl-template ( github.com ) MongoDB는 Gradle 패키지 설정 시 약간 달라지고 @Entity 어노테이션은 동일하게 사용합니다. 그리고 Querydsl MongoDB 패키지는 JPAQueryFactory를 지원하지 않고 Morphia 패키지를 사용해서 MorphiaQuery라는 객체를 사용하는데 공식 가이드를 봐도 해당 객체를 초기화하는 방법을 알 수 없어서 Repository 인터페이스에 QuerydslPredicateExecutor를 상속하여 사용하는 식으로 구성했습니다.
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??
[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 .)
처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]
<강의 코드> transforms_for_train = transforms.Compose( [ transforms.Resize(feature_extractor.size), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), normalize, ] ) 강의 코드를 변경하지 않고 그대로 실행하면 아래와 같은 오류가 발생합니다 <오류 메시지> TypeError: Size should be int or sequence. Got <해결 방법> feature_extractor.size를 tuple(feature_extractor.size.values()) 로 변경한 뒤 실행합니다. transforms.Resize 내의 인자 뿐만 아니라 Crop 안의 인자도 함께 변경해주어야 합니다 transforms_for_train, transforms_for_val 모두 동일하게 변경한 뒤 실행하면 에러 없이 실행되는 것을 보실 수 있습니다.
현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁
figure, ax_list = plt.subplots(nrows=3, ncols=5) figure.set_size_inches(20,20) for i in range(len(full_column_list)): sns.regplot(data=boston_house_df, x=full_column_list[i], y='PRICE', ax=ax_list[int(i/5)][int(i%5)]) ax_list[int(i/5)][int(i%5)].set_title("regplot " + full_column_list[i]) 안녕하세요 수업 즐겁게 듣고 있습니다 : ) 여기서 ax = ax_list 부분 설명 좀 부탁 드리겠습니다. 만약 i를 안쓰고 개별 1개 칼럼에 대해 그래프를 그린다면 ax = 뒤가 뭔지 궁금합니다. 이것만 알아도 위 코드가 이해될 것 같습니다. 감사합니다.
비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
그랩님 새해 복 많이 받으세요. 마케팅 6년차 일반직무에서 근무하고 있는데, 프론트엔드 개발자로 커리어 전환을 꿈꾸고 있는데요. 나이는 33살입니다. 퇴사를 하고 온전히 부트캠프를 통해서 프론트엔드 개발자로 커리어 전환을 시도해보고자 하는데요. 혹시 인프런 강의를 통해서 혼자 진행해보는게 나을지, 부트캠프를 통해 짜여진 커리큘럼을 통해서 진행하는게 나을지 문의 드립니다. 온전히 9-6를 개발 공부에 할애 할 수 있는 상황인데요. 기간은 6개월 정도로 생각하고 있습니다. 혹시 짧은 조언이나 얻어볼 수 있을까요..!
