안녕하십니까, 강사님.트랜스포머에 대한 세심하고 깊이 있는 강의를 준비해주셔서 감사합니다. 강의 정말 유익하게 잘 듣고 있습니다. Self-Attention의 learnable parameter 단계로 넘어가면서 몇 가지 궁금한 점이 생겨 질문드립니다.초기 token embedding은 어떤 방식으로 설정되는 것인가요?Query, Key, Value를 구하기 위해 초기 token embedding에 (3, 3) 형태의 nn.Linear를 곱하여 각각 (6, 3)으로 변환하는 과정의 의미가 궁금합니다.기존 token embedding을 그대로 사용하지 않고 이렇게 변환하는 이유가 무엇인지 알고 싶습니다.조금 더 구체적으로는, 이렇게 선형 변환을 적용하면 기존 임베딩의 의미가 무시되거나 손실되는 것은 아닌지 의문이 있습니다.

스크래치, 깨짐 등 다수의 이상 탐지를 위한효과적인 방법이나 적용할 기술이 있을까요?집중적으로 공부하고 싶습니다. 다음 주제에 관심이 있지만 (CNN 다중 분류, 세그먼테이션, yolo 객체인식)좀 더 구체적인 조언을 들을 수 있다면 좋겠습니다.

이어서 질문드립니다. w값이 업데이트되면서 y_pred값이 y에 근접해가는 과정을 잘 봤습니다. 그런데, 여기서 LOSS가 2차함수모양이라면 w값이 업데이트되면서 y에 근접하다가 다시 기울기가 반대방향으로 커져야하는것 아닌가요?  그러니까, 초기에는 큰 보폭으로 조정하여 예측치가 실제값에 비슷해지다가 서서히 보폭이 작게 조정되어 실제값과 유사해자다가, 마지막에는 역으로 다시 실제값에서 멀어져야하는 것 아닌가요? 엑셀에서 매크로 단추로 실습하면서 단추를 눌러보다가 역으로 Y_pred가 발산(?)해버리는지 보고 싶었는데 그냥 y 실제값에 수렴해버리는 것 같아서 여쭤봅니다. 배경지식이 아예 없어 이상한 질문일수있는데.. 어느 부분이 제가 잘못 생각하고 있는것인지 짚어주시면 감사하겠습니다.

안녕하세요. 감사히 잘 듣고있습니다.W_new = W_old - LearningRate*(dLoss/dw)로 정의되고, 여기서 dLoss/dw = (y_pred - y)*x 인것까지 이해했습니다.궁금한 점은, 엑셀에서 실습할 때 dL_dw를 개별 x들에 대해서 구한 뒤, 이를 평균한 값을 lr에 곱해서 weight를 조정해주는데 왜 평균값을 사용하는건가요?loss가 (y-y_pred)^2한 값을 평균하기 때문인가요?감사합니다.

https://smithery.ai/server/@smithery-ai/filesystem위 사이트의 파일시스템 연결하는 부분이 강의랑 좀 달라졌습니다.경로를 Cursor에 직접 등록하는 부분이 아니라 아래의 Connect 부분에서 Configure 부분에 디렉토리를 입력하도록 변경됬네요. 우측 상단에 Configure 누르시면 allowedDirectories를 입력하는 창이 생깁니다.주의! 리스트 형태로 넣어줘야 합니다.["경로1", "경로2"] 처음에는 경로를 하나씩 넣고 Add Item으로 추가해줬는데.. 계속 빨간불 떠서 이것 저것 다해보다가 저 위의 방식으로 해결됬습니다.참고들 하세요..

기존 질문글들에 있는 링크나 인프런에서 제공하는 무능한 AI 챗봇 링크를 봐도 데이터가 없던데 어디서 다운받는지 알려주시면 감사드릴게요.

{ "mcpServers": { "filesystem": { "command": "cmd", "args": [ "/c", "npx", "-y", "@smithery/cli@latest", "run", "@smithery-ai/filesystem", "--key", "4fcb4b94-c3b0-4d0c-adec-af00fcb82857", "--profile", "tall-shark-glGEAE" ] } } }  { "mcpServers": { "filesystem": { "command": "cmd", "args": [ "/c", "npx.cmd", "-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "C:\\Users\\zzzz5\\Documents\\GitHub\\test-github\\documents" ] } } }2번째 소스코드로 진행해도 상관없나요??

강의 자료에 필기는 어떻게 하나요? 그냥 보기만 하는 용도인가요

다 좋은데 .. 어떤 영상은 소리가 괜찮은데 어떤 영상은 소리가 좀 작은것 같습니다. 배경에 소음도 들리고요. 이점만 개선하면 더 좋은 영상이 나올 것 같습니다.

다른 강의에 올라온다고 되어있는데 vulcan 일 것 같지는 않고... 여기 아직 안 올라온 건가요?

어떤 상황에 쓰면 좋은지 궁금합니다.

이제 정식 api로 공표되었나요? 정식 api인 것과 그렇지 않은 것의 차이는 무엇인가요?

지도학습 문제를 비지도 학습으로 바꾸어서 해결할 수도 있나요? 

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요, 교수님 우선 훌륭한 강의로 지식이 부족한 저에게 값을 매길 수 없는 정보를 제공해주셔서 감사의 말씀 먼저 드립니다.강의를 듣다 보니 질문이 생겼습니다. 강의 부제목 "손실(Loss)함수의 이해와 크로스 엔트로피(Cross Entropy) 상세 -02" 3분 30초 쯤에 "Loss가 좋아진다해서 반드시 매트릭이 좋아지지 않는다"라고 말씀하셨는데 이론적으론 Loss가 좋아지면 매트릭이 좋아져야한다 생각하는데 어떤 부분이 있는지 궁금해서 질문 남깁니다.다시 한 번 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다.

안녕하세요. OpenCV관련 질문이 있습니다.로컬 컴퓨터에서 OpenCV를 사용해서 학습을 하려고 합니다. CoLab이나 kaggle과 같은 GPU환경이 아니어도 학습을 할 수 있을까요?파이썬이 아닌 C# 또는 Java로도 진행할 수 있을까요?  대부분의 OpenCV 관련 강의는 파이썬으로 진행되어서 다른 언어로 진행하면 문제가 발생하진 않을까 고민 중입니다. - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

.env 폴더에 URL 등 key를 넣었는데도 에플리케이션 스타트업 fail이 뜹니다. 뭐가 문제일까요 ㅠㅠ

7-4강의 듣고있는데Utils에서 predictUtils.tsx 이것이고Types 에선 Predict.ts 대문자이구  frontend 구조중에서 해당 프로젝트의 소스코드 폴더별로 대문자 인지, 소문자인지 ,파일별로도 마찬가지고. 컨벤션이 궁금해요

지금 코랩에서 실습자체가 불가합니다.!python -m pip install tensorflow==2.4.0ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement tensorflow==2.4.0 (from versions: 2.16.0rc0, 2.16.1, 2.16.2, 2.17.0rc0, 2.17.0rc1, 2.17.0, 2.17.1, 2.18.0rc0, 2.18.0rc1, 2.18.0rc2, 2.18.0, 2.18.1, 2.19.0rc0, 2.19.0, 2.19.1, 2.20.0rc0, 2.20.0) ERROR: No matching distribution found for tensorflow==2.4.0이거 이렇게 오류 떠서 뭘 할 수가 없어요... 최신 버전으로 수정요청 드리니 빠른 처리 부탁드립니다.코랩말고 다른 개발환경에서 할 수 있는 법도 알려주시면 감사하겠습니다, 몇년 지난 자료라서 안돼는 게 너무 많아요ㅠㅠㅠ

코랩에서 말고 그냥 텐서플로우 자체 환경에서 하면 될까요??!python -m pip install --use-feature=2020-resolver .해당 코드 자체가 설치안되요...18,19강 자체에 이게 설치가 안되니 모듈도 없다고 하고 실습도 안됩니다... 이거 해결방안 없나요?따로 코랩 환경말고 통제가능한 텐서프로우 자체에서 실행하는 방법을 좀 알려주시면 좋을 것 같아요

거짓 정보 제공을 축소 , 잘못된 정보 편향성 축소를 위한 프롬프트 작성 방법을 알려주세요.