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?
안녕하세요, 최근에 IAM에 관련해서 집중적으로 공부하고 있는데 이렇게 좋은 컨텐츠를 만들어 주셔서 정말 감사합니다. 강사님께서 만드신 강의 모두 다 구매해서 듣고 있습니다. 다름아니라, 몇 가지 궁금한 점이 떠올라서 이렇게 질문남깁니다. 회사의 실무자가 아니라 취업을 준비하는 입장이라서 클라우드로 서비스를 제공하는 케이스에 대한 경험이 없다 보니, 지식으로는 이해하지만 실무적으로 언제 어떻게 쓰인다하는 실무 CASE들이 많이 부족한 것 같습니다 ^^; 회사별로 굉장히 케이스 바이 케이스겠지만, 각 IAM들이 구체적으로 어떤 상황에 어떤 형태로 사용되는 지 알 수 있는 방법이 없을까요?? 혹시 없다면 사용 사례를 학습할 수 있는 컨텐츠를 별도로 제작 예정이신지도 궁금합니다.
안녕하세요? 선생님 노고가 많으십니다. 다름이아니라 aws기본설정하는데 선생님께서 올려주신 블로그에보면 AWS 루트 엑세스키 생성하기 (Create AWS Root Access Key)이 파트가있는데 거기서 6. 링크 참고하여 각 운영체제 설정에 맞는 곳에 아래 내용 입력 여기서 무슨말인지 이해가 안갑니다. 알려주실수있을까요?
자바와 스프링 부트로 생애 최초 서버 만들기, 누구나 쉽게 개발부터 배포까지! [서버 개발 올인원 패키지]
안녕하세요. 4강에서 처음 프로젝트 열 때, Gradle 2.7.1로 다운그레이드 하였습니다. 원래는 Gradle 3 이상의 버전으로 설정되어 있어서 에러가 났었는데, 자바 17이상일 때, Gradle 3 이 사용가능한 모양이더군요. 해서 Gradle 2.7.1로 다운그레이드해서 급한 문제는 해결했는데.. 이대로 진행해도 문제가 되지 않을까요??
안녕하세요 강사님, 좋은 강의 제공해주시는 것 감사합니다. 제가 강의를 신청하고 급하게 외근을 다니게 되어, 이제 다녀와 들으려고 하는데 수강 기간이 조금 빠듯한 듯 하여.. 한 번 수강 기간을 연장해주실 수 있는지 요청드려 봅니다. 연장해주신다면 꼭 자격증을 취득하도록 노력하겠습니다. 감사합니다.
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??
await mongoose.connect(MONGO_URI, { useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true }) 1:08 부분에 컴파일 후 Warning 내용으로 createIndexes를 사용하는 것이 좋다는 내용이 올라와서 해당 설정을 잡아 주셨는데요. mongoose 6 버전 이후부터는 해당 설정을 적용을 하면 오히려 Error이 발생하고 있습니다. MongoParseError: option usecreateindex is not supported 위 Error이 발생하고 있네요. 검색을 해보니 Mongoose 6.0 이상부터는 useNewUrlParser: true, useUnifiedTopology: true, useCreateIndex: true, useFindAndModify: false 위 4가지 설정과 관련하여 위와 같이 설정 값을 default로 잡아두고 있기에 해당 설정을 지워하지 않는다고 하네요. https://velog.io/@lee951109/MongoDB-MongoParseError-options-usecreateindex-usefindandmodify-are-not-supported 참고 사항으로 추가해주시면 좋을 것 같습니다 ㅎㅎ
[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.