안녕하세요. 강의 듣다 질문 드리는데요강의에서는 supabase를 사용하는데요 그러면 supabase가 아닌 다른 DB(Mysql, PostgreSQL 등) 를 사용한다면 auth.ts 는 다른 방식으로 사용을 해야 되나요? 아니면 별도의 인증 라이브러리가 있을까요?

주피터 실행 명령어 부분에서 동일하게 명령어를 실행했는데, PATH부터 HOME까지 여러 설정 정보들이 출력된 후 다시 터미널로 돌아옵니다. docker ps를 해보면 실행중인 컨테이너는 없고, 생성되었다가 바로 종료되는 것으로 보입니다. 왜 그런걸까요? 이미지 버전은 v163입니다.추가로 명령어 부분에 /bin/bash -c "jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --no-browser" 를 추가해보았는데요. 이때도 open browser를 클릭하면 localhost로만 연결되며 제대로된 화면이 나오지 않고 있습니다. 로그를 보니 여러번 redirect 되더라구요. 토큰 인증이 되어있지 않다고 나와있는 것 같습니다. 아무튼 이 방법은 오픈 브라우저 요청은 뜨지만 강의처럼 클릭시 인증 화면이 뜨지 않고 있습니다.

트레인 테스트 인포에서 object 타입이 없어서 원핫인코딩 안하고 바로 분할부터 시작했다고 이해했는데,, 제가 이해한게 맞을까요???그리고랜덤포레스트 돌리고 샘플 받고roc-auc-scre 돌리고 샘플 받고최종 파일 샘플 볼때,,,세 샘플로 서로 비교하면서?? 제대로 잘 나온건지 확인?? 하는 방법?? 이 있는지 궁금합니다

작업형2 연습문제4에서 풀이는 아래와 같은데,# 결측치 처리 train = train.fillna("X") test = test.fillna("X") # train과 test 합쳐서 원핫인코딩 combined = pd.concat([train, test]) combined_dummies = pd.get_dummies(combined) n_train = len(train) train = combined_dummies[:n_train] test = combined_dummies[n_train:]저는 다음과 같이 결측치가 있는 object 항 삭제 후 label encoder 진행해서 풀었습니다. 오류 없이 작동했으면 괜찮은 건가요?cols = ['gender', 'enrolled_university', 'education_level', 'major_discipline', 'experience', 'company_size', 'company_type', 'last_new_job'] train = train.drop(cols, axis=1) test = test.drop(cols, axis=1) # print(train.shape) # test.isnull().sum() # print(test.shape) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder colss = train.select_dtypes(include='O').columns for col in colss: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])만약에 결측치 있는 object 항 제거하고 label encoder 코드 작성했을 때 오류가 생기면 이때는 합쳐서 원핫 인코딩 하면 될까요?

어제까지 됬었는데, 갑자기 안됩니다. 찾아보니 갑자기 또 된다고 하시는분 있던데.. 해결 방법 아시는분 답변 부탁드립니다. 

환경은 windows 11 64비트이구요,자바 21, redis는 물론 docker 8.2.1 실행 중이엇구요 하지만SplitShardedBloomFilterRedisHandlerTest 클래스에 mightContain 테스트 함수 실행 하면 첨부한 이미지 처럼 에러가 출력 됩니다. 아래는 docker 버전 정보입니다. 

작업형 2 개념이 자꾸 헷갈려서요ㅠ예시문제 작업형2 2025 보면, 평가지표로 평가하는데강의에서 레이블인코딩, 원핫인코딩 비교해서 오차가 적은 것으로 택하던데,랜덤포레스트와 라이트지비엠 이것도 각각 비교해서 오차가 적은거 평가 안해도되는건가요?? 제가 약간 헷갈리는 점이ㅠ 원래 작업형 2는인코딩부분(레이블/원핫), 학습부분(랜덤/라이트지비엠) 크게 이 두 부분에서각각 경우의 수 대로 다 하면서? 평가를 비교해서 해야하는건지 궁금합니다  작업형3 부분에서 원래 가설검정?(t검정, F검정 등등)도 나오는데,, 빅이시 부분에선 로지스틱회귀, 선형회귀 부문을 초점을 맞추었던데,,, 검정부분 보다는 로지스틱회귀, 선형회귀 등 출제 확률이 더 높다고 봐도 될까요?

안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다.3.3 강의를 듣고 있는데 코드에 오류가 발생해서 질문드립니다. chatgpt에도 물어봤는데 오류가 해결되지 않네요 tool_node.invoke({'messages': [ai_message]})부분에서 아래와 같은 오류가 발생합니다. ---------------------------------------------------------------------------ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[10], line 4 1 # tool_node를 직접 invoke 하는 경우 이런 형식으로 해야 하고, ai message가 가장 마지막에 들어가야 한다. 2 # ai message는 반드시 tool_calls 값을 가지고 있어야 한다. ----> 4 tool_node.invoke({'messages': [ai_message], 'tools' : tool_list}) File c:\Users\user\miniconda3\envs\langgraph-agent-inf\Lib\site-packages\langgraph\_internal\_runnable.py:368, in RunnableCallable.invoke(self, input, config, **kwargs)366 if kw_value is MISSING: 367 if default is inspect.Parameter.empty: --> 368 raise ValueError( 369f"Missing required config key '{runtime_key}' for '{self.name}'."370 ) 371 kw_value = default 372 kwargs[kw] = kw_value ValueError: Missing required config key 'N/A' for 'tools'.혹시 몰라서 아래와 같이 해봤는데도 같은 오류가 발생합니다. tool_node.invoke({'messages': [ai_message], 'tools' : tool_list}) 기존 코드에서 바꾼것은 없고, 다만 azurechatopenai 대신 chatopenai를 직접 사용해서 llm, small_llm을 이렇게 정의했습니다.llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o') small_llm = ChatOpenAI(model='gpt-4o-mini') 어디가 오류의 원인인걸까요 ㅠ?

회사 정책에 따라 고객 데이터 확인은 비즈니스 관계의 필수 전제 조건입니다. 죄송하지만 고객님의 신원을 확인할 수 없어 확인 절차에 실패했습니다.라는 메일이 왔습니다.귀하께서 개인 문서를 보내고 싶어하지 않아 프로세스가 실패했다면, 귀하의 동기를 이해할 수 있습니다. 하지만 동시에 귀하가 마음을 바꾸면 기꺼이 새로운 주문을 수락할 것이라는 점을 알려드리고 싶습니다. 어떻게 해야 할지 문의 드립니다. 

안녕하세요 작업형 2 머신러닝 분류에서 LightGBM과 랜덤포레스트를 배운 것은 이해했습니다  회귀에서는 선형회귀를 배우면서 LightGBM과 랜덤포레스트가 또 나오는데요  그럼 LightGBM과 랜덤포레스트는 분류 회귀 문제 가리지 않고 만능처럼(시험대비용으로)사용이 가능한 건가요.. 감사합니다

안녕하세요. 다름이 아니라 작업형3번의 이원분산분석 학습하는 중에 강사님의 코드를 그대로 가져와서 실행만 했을 뿐인데 자꾸 오류가 납니다.. 해설 부분 전에 직접 풀이할 수 있는 빈칸에 이원분산분석 데이터가 잘못 되어 있는 것 같아 아래 해설의 데이터도 가져와서 코드를 그대로 실행하였습니다..시리즈 오브젝트를 불러올 수 없다는데 무엇이 잘못된걸까요..?  

섹션 10에 수업 자료 링크가 없어서 수업 자료 부분이 패스가 안되어서 섹션 10에 해당하는 퀴즈를 풀 수가 없네요...회사에서 지원받고 유료로 듣는거라 강의를 100% 완강해야해서 해당 링크가 필요합니다...다시 링크 게시해 주실 수 있나요?

오류 메시지 ``` Launching lib\main.dart on sdk gphone64 x86 64 in debug mode... ����: �⺻ Ŭ���� worker.org.gradle.process.internal.worker.GradleWorkerMain��(��) ã�ų� �ε��� �� �����ϴ�. ����: java.lang.ClassNotFoundException: worker.org.gradle.process.internal.worker.GradleWorkerMain Could not write standard input to Gradle Worker Daemon 2. java.io.IOException: 파이프가 닫히는 중입니다 at java.base/java.io.FileOutputStream.writeBytes(Native Method) at java.base/java.io.FileOutputStream.write(Unknown Source) at java.base/java.io.BufferedOutputStream.flushBuffer(Unknown Source) at java.base/java.io.BufferedOutputStream.implFlush(Unknown Source) at java.base/java.io.BufferedOutputStream.flush(Unknown Source) at org.gradle.process.internal.streams.ExecOutputHandleRunner.writeBuffer(ExecOutputHandleRunner.java:98) at org.gradle.process.internal.streams.ExecOutputHandleRunner.forwardContent(ExecOutputHandleRunner.java:85) at org.gradle.process.internal.streams.ExecOutputHandleRunner.run(ExecOutputHandleRunner.java:64) at org.gradle.internal.concurrent.ExecutorPolicy$CatchAndRecordFailures.onExecute(ExecutorPolicy.java:64) at org.gradle.internal.concurrent.AbstractManagedExecutor$1.run(AbstractManagedExecutor.java:48) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(Unknown Source) at java.base/java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(Unknown Source) at java.base/java.lang.Thread.run(Unknown Source) FAILURE: Build failed with an exception. What went wrong: Execution failed for task ':gradle:compileGroovy'. > Failed to run Gradle Worker Daemon > Process 'Gradle Worker Daemon 2' finished with non-zero exit value 1 Try: > Run with --stacktrace option to get the stack trace. > Run with --info or --debug option to get more log output. > Run with --scan to get full insights. > Get more help at https://help.gradle.org. BUILD FAILED in 1s Error: Gradle task assembleDebug failed with exit code 1 ``` flutter doctorDoctor summary (to see all details, run flutter doctor -v):[√] Flutter (Channel stable, 3.29.3, on Microsoft Windows [Version 10.0.26200.6899], locale ko-KR)[√] Windows Version (11 Education 64-bit, 25H2, 2009)[√] Android toolchain - develop for Android devices (Android SDK version 36.1.0)[√] Chrome - develop for the web[√] Visual Studio - develop Windows apps (Visual Studio Community 2022 17.14.18 (October 2025))[√] Android Studio (version 2024.3)[√] IntelliJ IDEA Ultimate Edition (version 2025.1)[√] VS Code (version 1.106.2)[√] Connected device (4 available)[√] Network resources• No issues found! vs 화면   1)현재 문제를 요약해보면 설정에 따라 휴대폰 띄우기까지 성공2) 세모 눌러서 run without Debugging 하면 1번의 메시지 출력  왜 안될까요..?

저는 챗gpt api 사용할 때 소모되는 크레딧이 챗gpt 유료 버젼 사용하고 있으면 무제한으로 이용 가능한 것인 줄 알았는데요. 유료 버젼과는 상관없이 크레딧을 구매해서 사용하는 거죠?

안녕하세요 작업형 2과목 머신러닝 문제에 따라 lightGBM을 써야만 하는 경우도 있나요 아니면 머신러닝할 때는 랜덤포레스트로 비비고 들어갈 수 있나요?? 시간은 부족하고 아직 연륜이 부족해서 여쭤봅니다 감사합니다

MMO 현장에서 Xml, Json, Protobuf와 같은 포맷을 사용 하지 않고 바이너리 직렬화만 하는 경우가 있나요?

제가 시험장에서 코드가 생각이 안 날 가능성을 대비해서, 작업형2는 우선 한 가지 방법으로 풀고 거기에 살을 붙여가며 연습하려 합니다.근데 여기서 든 생각이, 어차피 RandomForest 한 가지 방법으로 풀 거면 모델 성능 측정은 모델 간의 성능을 비교할 목적이니 굳이 안 해도 될 것 같고, 성능 측정을 하지 않는다면 train과 validation을 나눠주는 train_test_split도 굳이 안 해도 될 것 같고, 결론적으로는 경우에 따라 Classifier/Regressor만 맞게 써준다면 아래의 코드만으로도 웬만한 문제는 감점당하지 않고 넘어갈 수 있지 않나 하는 생각이 들었습니다.target = train.pop('농약검출여부') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) test = test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=0) model.fit(train, target) pred = model.predict(test) pd.DataFrame({'pred': pred}).to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv')강사님께서 올려주신 실기 응시 가이드를 보니 성능이 너무 낮지만 않다면 점수가 많이 까일 가능성은 낮아보여서, 우선은 이걸로 밀고 가면서 최소한의 점수는 확보하려는데, 그러한 목적으로는 이 코드가 문제가 없을지 궁금합니다.감사합니다.

16강 16:59 부분에 왜 새로운 세션을 접속하는것이고 그 이후에 ss 명령어를 실행하는 이유 알 수 있을까요?kubectl node-shell $NN1 명령어로 접속하면 api server로 통신이 되어서 추가된 tcp 가 보이는걸까요?

안녕하세요 선생님! 섹션 3 처럼 object가 많이 나왔을때 labelencoder를 하지 않고cols = train.select_dtypes(include='object').columns for col in cols: set_train = set(train[col]) set_test= set(test[col]) same = (set_train == set_test) if same: print(col, "\t카테고리 동일함") else: print(col, "\t카테고리 동일하지 않음") print("\n ===== target 기술 통계 =====") print(train['price'].describe())이렇게 하는 이유가 궁금합니다!! 이런것도 외우고 가야될까요?

선생님 안녕하세요. 대응표본과 독립표본을 구분하는 꿀팁이 있을까요?연습문제 > 가설검정 > 2번은 대응표본인것 같은데 독립표본이라고 적혀있어서요.신약효과검정이 대응인데, 이것도 어떻게보면 기존충전기와 개발충전기라면 대응으로 볼 수 있지 않나요? 시험문제엔 '독립/대응표본으로 검정하라' 와 같이 알려주진 않죠?ㅜㅠ