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173만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

서로 차원이 다른 ndarray의 accuracy_score 함수 응용

[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?

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이주엽 댓글 1 좋아요 0 조회수 478

빅분기6회

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

오늘 빅분기 실기 6회 저만어려웠나요..?

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enffl214 댓글 1 좋아요 0 조회수 570

오겜 Discord 차단 된것 같은데 ,, ㅠㅠ

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

삭제된 글입니다

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idk1930 댓글 0 좋아요 0 조회수 18

구름환경 문의

[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?

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jinu220 댓글 2 좋아요 0 조회수 715

안녕하세요 강사님! 수학때문에 고민이 있어 이렇게 질문드립니다.

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??

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이재훈 댓글 1 좋아요 0 조회수 626

train.corr().iplot(kind='heatmap', colorscale='Blues') 에러 발생시.

[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.

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이기평 댓글 1 좋아요 1 조회수 936

로컬 머신에서 iplot 으로 렌더링 안되시는 분들은

[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 .)

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이기평 댓글 0 좋아요 0 조회수 465

15_코드 실행 시 오류 해결 방법

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.

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세니 댓글 0 좋아요 0 조회수 545

왜 반복문이라고 하나요?

프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)

안녕하세요! 조금 뜬금 없는 질문이기는 한데 궁금해서요 왜 for 문을 반복문이라고 하나요? 그러니까 어떤 의미에서의 반복인가요? apple 를 a p p l e 이렇게 5줄로 따로따로 가져오는 게 반복인가요?

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sykb7000 댓글 4 좋아요 1 조회수 516

time.sleep(1) 이것 업청 중요 하군요.

[신규 개정판] 이것이 진짜 크롤링이다 - 실전편 (인공지능 수익화)

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. .

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새벽별 댓글 1 좋아요 1 조회수 1356

보스턴 부동산 가격_ax list 문법 문의

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.

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노경모 댓글 0 좋아요 0 조회수 377

그랩님, 커리어 전환에 조언 한번 받아볼 수 있을까요

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..!

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promotion 댓글 1 좋아요 1 조회수 1209

파이썬 장고를 활용한 쇼핑몰 코스 개설 부탁드리겠습니다.

파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트

선생님 안녕하세요. 강의 듣고있는 수강생 입니다. 다름이 아니라 파이썬 프로젝트하면 포트폴리오로 활용하기에도 실용적으로 쓰기에도 불필요한 너무 작은 단위의 게임, 메모앱을 만든다든지 기껏해야 블로그만들기만 잔뜩 있는것 같습니다. 어쩌다가 인스타그램 만들기가 있구요. 혹시 파이썬 장고를 활용한 쇼핑몰 만들기 강의 개설에 대해서 계획이 있으신가요?

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최다니엘 댓글 1 좋아요 0 조회수 1450

미라클 모닝 함께 하실분들 구합니다!

온라인으로 진행하는 갓생 프로젝트를 소개합니다! 현재 IT PM/PO직 및 기획교육을 진행하고 있는 [잇기 커뮤니티] 에서 진행되는 프로젝트입니다. 우리 모두 갓생 을 위해 함께 실천 해봅시다!✨ 💡 미라클 모닝 이란? 선택한 시간에 일어나 운동, 공부, 독서 등 스스로 만족할 수 있는 활동을 하는 것을 의미합니다. 온전한 나만의 시간으로 하루를 시작할 수 있습니다. ​ 혼자 실천하는 것보다 타인과 목표를 공유하고 실천할 때 성공 확률이 높아진다고 합니다.​ 자세한 내용은 아래 미라클 모닝 신청서 링크를 통해 확인해주세요! https://forms.gle/xbWPdQzMjujfoHqM8

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sju7963 댓글 0 좋아요 0 조회수 745

[개발자를 위한 참여형 스터디 서비스 설문조사🙊]

안녕하세요🥰 귀중한 시간을 내주셔서 정말 감사합니다🙈 본 설문지는 ‘디프만 오개안말 팀’에서 개발자 전용 사용자 참여형 스터디를 기획하기 위한 목적으로 작성되었습니다. 본 설문의 응답은 옳고 그름의 정답을 요구하는 것이 아니며, 조사는 익명으로 실시됩니다. 귀하께서 응답해주신 내용은 통계처리를 위한 목적으로만 사용됩니다. 부담없이 솔직하게 답변해주시면 정말 감사하겠습니다🍀 Have a nice day💕 📅 설문 기간 : 2022.10.8 - 10.10(월) 🤖설문 대상 : 개발직군 재직 및 희망자 👻 소요 시간: 3~5분가량 🥳 설문 상품 : 스타벅스 1만원 쿠폰 2명!!🙈 (당신의 열정을 보여주세요✨) *수집된 전화번호는 리서치 이후 모두 폐기됩니다. https://forms.gle/tHcasZCZvd2dV1qn7

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김성념 댓글 0 좋아요 1 조회수 636

Docker+Nginx+Redis+RDBMS 공부방향 및 강의 추천을 받고싶습니다.

안녕하세요! 평소 인프런 강의 통해서 프로그래밍을 공부하는 학생입니다. 팀원들과 스터디를 하고있습니다. 저희 스터디원 끼리 계속 공부해보면서 Infra, 비동기, 서버 관련(Docker+Nginx+Redis+RDBMS)해서 저희가 많이 부족함을 깨닫고 있는 과정을 겪고 있어서 이렇게 인프런 커뮤니티에 자문을 구해보고자 작성했습니다. 혹시, 저희와 비슷한 생각을 갖고 계신 분들 중, 좀 더 효율적인 혹은 효과적인 공부방법을 알고계신분이 있다면 알려주시면 정말정말 감사하겠습니다. 1. 토이프로젝트 추천 2. Redis, Nginx 강의 추천 3. Redis, Nginx, Network 책 추천 4. 공부 방법 및 방향성 추천

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  • 백엔드
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SauvageUp 댓글 0 좋아요 0 조회수 644

[무료 행사 홍보] 가짜연구소 컨퍼런스, 4th PseudoCon

[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!

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[LG화학] 입자 형태 분석 모델 개발 해커톤

이 642332 161 KB 공모 주제 유체상에 떠다니는 입자를 촬영한 화상을 바탕으로 각 입자와 그 형상을 검출해내는 Instance Segmentation 모델개발 기간 및 일정 (UTC+ 9(한국) 기준) 참가자 접수 (대회 기간 참가자 상시 모집) : 6/27 (월) ~ 8/8 (월) 대회 기간 : 7/7 (목) 8:00 ~ 8/8 (월) 18:00 입상자 결과 발표 : 8/19 (금) *별도의 시상식 없음 참가신청서 https://forms.gle/BmaWqGjvfApVy2sW 7 상금 (총 상금 500만원) 대상 1팀 : 300만원 우수상 1팀 : 150만원 장려상 1팀 : 50만원 참가대상 인공지능을 통한 문제 해결에 관심있는 14세 이상의 내외국인 누구나 참여 가능 개인 및 팀 (팀 구성 시 최대 4인으로 제한) 개인이 두 개 이상의 팀에 중복으로 참여 불가 ※ 참가자격 제한 대상 : LG 계열사 내 재직 중인 임직원 (인턴, 계약직원, 정직원 모두 포함) 대회 상세 보기 런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

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hjlim 댓글 0 좋아요 0 조회수 553

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