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 ??
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??
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
[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 .)
<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.
selenium 실력 업그레이드 ② - 네이버 지도 크롤링/검색어 입력구현 이곳 수업은 아마 혼자했다면 포기했었을 것 같습니다. 아무리해도 search = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input.input_search') 이것부터 인식을 안해서 왜 안되나 찾고 찾아도 알 수가 없었습니다. time어쩌고 언급이 된 것 같았지만 그것을 읽을 때는 심각하게 생각하지 않고 지나쳐 버려서... 포기하고 수업을 들으니 특별한 것이 있을 줄 알았는데... # 검색창 찾아서 입력 search = browser.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input.input_search') search.click() time.sleep(1) # 이것을 안해줘서 인식을 못했음, 사람처럼 인식하도록 함 search.send_keys("강남역 맛집") time.sleep(1) search.send_keys(Keys.ENTER) time.sleep(2) # 3개의 명령어가 순식간에 일어나면 네이버지도는 사람이 아니다라고 인식 별것 아닌 것 같은 time.sleep(1) 이것이 해결책이었네요. 이 수업하나로 수업료낸 값어치가 있는 것 같습니다. .
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.