173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
[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??
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
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[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.
실전! 스프링 부트와 JPA 활용1 - 웹 애플리케이션 개발
안녕하십니까. 김영한 강사님의 '실전! 스프링부트 JPA 활용1' 강의를 듣고 있는 수강생 입니다. 섹션1 - 프로젝트 환경설정 -> JPA와 DB 설정, 동작확인 강의를 듣고 있는데 JUnit 4를 사용하여 MemberRepositoryTest를 테스트했을 때 오류가 났었는데, 그것을 해결한 방법을 정리하였습니다. 제목에서처럼 스프링부트 2.7.X 버전인 경우에 유효한 방법일 것 같고요. 사진처럼, gradle.build를 통해 라이브러리가 자동으로 설치되었을텐데, 본인의 스프링부트에 따라서 h2 버전이 맞춰서 설치됩니다. (사진에서는 2.1.214) 그럼 h2를 2.1.214를 설치하시면 됩니다. (강의는 1.4.199를 설치했지만, 스프링부트의 버전이 강사님과 저와 달랐기에... 오류가 터진 거였죠..) 이 오류를 해결한 경위는 다음과 같습니다. 처음의 오류입니다. Access to DialectResolutionInfo cannot be null when 'hibernate.dialect' not set 오류가 나길래, database를 지정하라는 소리가 있어서 application.yml을 다음과 같이 수정했죠.. jpa의 database: h2를 추가해줬습니다. 그랬더니 다른 오류를 뱉습니다. 스크린샷은 못 찍었는데, 오류 밑부분에 Version mismatch, driver version is "0" but server version is "16" 이런 오류가 터졌습니다. 그래서 dialect가 문제인가? 해서 dialect를 지정해봐도 이 오류가 절대로 고쳐지지 않기에 검색해봤는데... 다른 글들은 스프링부트 버전을 낮춰라, h2 버전을 낮춰라 하시는데 스프링 부트에서 사용하는 H2 데이터베이스 클라이언트 버전이 현재 2.1.212로 확인되어 제보드립니다. 라는 제목의 인프런 글을 보면서 스프링부트에 설치된 라이브러리 버전대로 올려버리자!!! 라고 해서 버전 올려버렸습니다. (1) 기존에 설치된 h2 삭제 기존 h2를 삭제하고 + ' h2 다른버전으로 재설치시 파일 삭제' 글 참고하셔서 삭제하라는 것 삭제하고(C:\users\사용자명에 있습니다. .h2로 시작하는 파일과 .db 확장자로 끝나는 걸 삭제하시면 됩니다.) (2) 본인 스프링부트에 맞는 h2를 설치 하고, 강의대로 JDBC URL에 jdbc:h2:~/jpashop 을 입력하고 '연결 시험' 말고 '연결'을 누르시면 됩니다. 그리고 세션 끊고 다시 나와서 이번에는 jdbc:h2:tcp:// localhost/~/jpashop을 '연결 시험' 말고 '연결'을 누르시면 됩니다. 연결 시험 누르면 잘 안 되서 연결 누르시면 되는데, 그래도 안 되면 오타 확인해주시고 localhost 대신 ip 넣으시면 됩니다. (3) 오류나면 yml에서 MVCC=true 부분은 삭제 application.yml에서 강의로 보셨으면 url: jdbc:h2:tcp:// localhost/~/jpashop ;MVCC=true 이 부분에서 MVCC=true 이 있을텐데, MVCC=true 이 부분을 삭제해주시면 저의 경우엔 정상적으로 돌아갔습니다!!! (현재 강의 자료 소스로 첨부된 application.yml 그대로 하시면 잘 돌아갑니다.)
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..!
[가짜연구소 컨퍼런스, 4th PseudoCon] 가짜연구소에서는 이번에 "함께하는 힘"이라는 주제로 컨퍼런스를 진행합니다! 관련주제로 초대하여 발표하는 invited talks와 가짜연구소의 아카데미 활동(스터디/크루/펠로우쉽)을 발표하는 contributed talk, 그리고 새로운 팀을 만들 수 있는 기회를 갖는 네트워킹까지! 누구나 참여하실 수 있으니 주저말고 오셔서 함께하는 힘, 공유, 동기부여, 함께하는 즐거움의 가치를 누리세요!! 특별히 이번 행사는 정보통신산업진흥원(NIPA)과 Google Cloud의 후원을 받아 진행됩니다. 아쉽게도 행사는 온라인으로 진행되지만, 발표자들과 기여자들은 Google for Startups의 공간에서 진행하게 됩니다! Google의 후원을 받는 날이 오다니이이 정말 기쁩니다!! :) 비영리 머신러닝 커뮤니티 가짜연구소의 4기(2022년 상반기)에는 총30여개의 그룹, 350여명이 함께 성장하며 가짜연구소의 가치를 실현해나가고 있습니다. 이번 기수에서는 삼성서울병원에서 외과의사로 근무하시는 남기님이 <CV in Surgery>팀을, Graph 관련 팀만 벌써 3번이나 이끄신 수민님의 <Groovy Graph>, 무료 튜토리얼을 자주 열어주시는 mlops 전문가 정훈님의 <ml-with-the-flow> 등 다양하고 흥미로운 주제를 기반으로 스터디와 연구개발이 이루어졌습니다! 케글 메달들과 인공지능 경진대회 우승, 70여명이 참여한 오프라인 네트워킹 파티, 다양한 튜토리얼과 쿡북, 스터디 자료와 논문 리뷰 등이 이루어졌습니다. 앞으로는 "비영리 연구"의 새로운 무브먼트를 만들기 위해 조직을 재구성하려합니다! 그러한 발표도 할 예정이니 기대해주세요!! 신청 링크: https://event-us.kr/pseudolab/event/45800 행사 정보: https://pseudo-lab.com/5aa0d71c7e7749de9545222f12c61c5e?v=32ac5977503c40618e3bdcac0035dd20&p=bdde093d551e4b59988eccaceb8ac41c 가짜연구소 디스코드 커뮤니티: https://discord.gg/EPurkHVtp2 --- 이 바쁘고 복잡한 세상에서 홀로 공부하는 것은 매우 힘이듭니다. 쏟아지는 정보를 홀로 감당하기 힘들 뿐더러, 바쁜 일상 속에 홀로 의지내어 목표 지점까지 완주하는 것은 참 어렵습니다. 그런데, 함께함은 어려운 일이 아니라, 상대적으로 쉬운 일입니다. 어떠한 작은 움직임이, 참여가, 소통이 축적되어 여러분의 삶을 크게 변화시킬 것을 기대해보세요! 단순히 혼자 공부하는 것을 함께함으로 효율적이 되는 것 뿐만 아니라, 약한 의지도 강하게 만들고, 하나의 목표를 끝까지 끌고나가 목표까지 달성하고, 같은 분야에서 오래 함께 소통하는 가짜연구소의 이야기를 들어보고 싶으시지 않으신가요? 여러분들의 참여는 거창할 필요 없습니다. 준비될 필요 없습니다. 서로에게 의지할 수 있도록 오히려 내려놓고 부족함을 인정하십시오! 그리고 함께함으로 부족함을 채워나가 끝까지 완주함으로 걸어온 발자취를 뒤돌아보며, 함께 얘기할 수 있는 동료가 있다면 얼마나 행복할까요. 여러분들의 성장 과정이 스트레스나 고통이 아닌 스토리와 즐거움이 가득하기를 바랍니다!
📰 2021 빅데이터 통신 플랫폼 경진대회 🎫 코로나 시대와 함께하는 국민의 음식, 배달 문화 변화에 대한 시각화 처리 📅 대회 기간 : 2021년 07월 28일 ~ 2021년 08월 26일 🏆 총 상금 400만원(충북대 총장 또는 사업단장상 등 수상) 🌄 주최: 충북대학교, KT 통신 빅데이터 플랫폼 🔗링크: https://bit.ly/3kZnsyw #데이터사이언스 #인공지능 #tensorflow #pytorch #r #데이터분석가 #데이터 #머신러닝 #딥러닝 #데이콘 #경진대회 #데이터분석 #파이썬 #ML #DL #Python #Dacon #코로나 #해커톤 #Hackathon #충북대학교 #시각화 #KT
- 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하 🌏 [데이콘] 자연어 기반 기후기술분류 AI 경진대회 오픈! 🍀 탄소중립 실현을 위한 기후기술 연구는 어떤 기술일까요? ! 📅 대회 기간 : 2021년 6월 21일 ~ 2021년 8월 16일까지 🏆 총 상금 600만원 🌄 주최: 녹색기술센터(GTC) 🔗링크: http://bit.ly/dacon_gtc #데이터사이언스 #인공지능 #GTC #녹색기술센터 #tensorflow #pytorch #r #데이터분석가 #데이터 #머신러닝 #딥러닝 #데이콘 #경진대회 #데이터분석 #파이썬 #ML #DL #Python #Dacon #Kaggle #해커톤 #Hackathon 기를 이용해주세요.
DACON_101: 머신러닝이 처음이라면 [데이터 다운로드] 부터 ️[대회 제출] 까지 데이콘 머신러닝 교육 콘텐츠 https://dacon.io/competitions/open/235698/overview/description
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요 선생님. 저는 선생님 강의를 수강하고 있는 대학원생입니다. 의료영상분야로 진학하게되어 선생님의 머신러닝/컴퓨터비전강의를 수강하고 있는데요. 현재 머신러닝 강의를 수강한 뒤, 컴퓨터 비전 강의를 수강하려고 합니다. 컴퓨터 비전 강의는 딥러닝 이론이 약하다 생각되어 다른 딥러닝 책과 병행하면서 수강하려고 하는데 괜찮을까요? +)추가로 의료영상관련하여 스타트업 기업을 준비하고 있는데 더 추가적으로 공부해야하거나 준비하면 좋은 것들이 따로 있을까요? 항상 친절하게 답변해주시고, 좋은강의올려주셔서 감사합니다.
