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해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
searchbar를 일부 페이지에만 적용할 수 있는 레이아웃으로 설정하셨는데 그냥 컴포넌트로 만들어서 재사용할 수도 있었을 것 같아요 (일부)페이지 레이아웃과 컴포넌트로 적용할 때 각각 어떤 차이가 있고 선택할 때 어떤 기준을 가지고 선택하는지 궁금합니다.
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
안녕하세요. 이게 강의 화면이 전부인데 강의노트 하단부에 있다고 하는데 없는 것 같아요. 또한 강의 소개 리스트에 있다고 했는데, 관련해서 강의 노트를 받을 수 있는게 안보입니다 . 확인 부탁드립니다.
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
강의를 막상 보면서 하는 건 쉬운데 미션에서 적용하는 것이 너무 어렵네요. 조금 빈 구멍이 생겨도 완강하는 것이 좋은 것인지, 구멍이 좀 생기지 않도록 끝까지 반복하면서 늦더라도 구멍이 생기지 않도록 하는 것이 좋은것인지 궁금합니다.
미해결
타입스크립트로 배우는 리액트(React.js) : 기초부터 최신 기술까지 완벽하게
책에서는 styled-components를 더이상 추천하지 않는다고 하셨는데요. 강의에서는 비교적 비중을 높게 두시고 강의하시는 것 같은데요. 처음하는 입장에서 공부 방향을 어떻게 잡고 가야 할까요?
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
제목 그대로 강의 영상 아래에 있는 자료 강의교안의 링크를 클릭해도 해당 자료로 가지 않습니다.
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
메모리 룰즈를 수업 내용대로 설정했는데, /memory 를 입력해도 강의 내용과는 다르게 캡쳐해드린 것 처럼 나오네요...
해결됨
(AI 퀀트) 바이브 코딩으로 미국 주식 AI 자동 분석 시스템 만들기 with Claude Code
설치 및 설정 가이드 노션 자료는 없나요 ?
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
일단 버젼이 바껴서인지 토글 side bar position이 없어져서 강의와는 달라졌고요. 바뀐 UI 에서 파일추가하는 기능 버튼을 넣는 방법을 도저히 모르겠습니다. 이 버튼입니다.
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
안녕하세요 섹션 8 git 및 github사용 관련해서 혹시 cursor 프로그램 말고 VScode 사용법은 따로 없을까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수고하십니다.^^ 12회 빅분기 시험을 보고 왔는데, 통과 되는 선까지는 풀었는데,... 문제는 정답을 푼 문제별로 제출버튼을 클릭은 했는데, 풀 수 있을거 같은 문제가 하나 있어서 그걸 가지고 끝까지 씨름을 하다가 시험 종료가 돼서 자동으로 아웃이 됐는데... 최종버튼이 있었던거 같기도 하고... 각 문제별로 제출버튼을 클릭하면 제출된건가요?
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
아래 5가지 목적으로 비개발자가 코딩 공부 할때 공부 난이도,분량,시간 많이 필요한지 추천하는지 궁금합니다 (왕초보 기준으로요) 1.ai가 만들어준 코드 ,github 오픈소스 코드를 내 상황에 맞춰서 템플릿 이용 하듯이 내 상황에 맞게 조금씩 변경해서 사용 또는 일부 기능을 추가하거나 삭제 3.ai가 코드 해설 시 제대로 해설 해준건지 파악 및 코드 오류 파악 4.코딩 공부해서 ai 에게 질문을 5번 질문할거 2번으로 줄이기 또는 토큰절약 5.바이브코딩 해서 개발자 없이 업무에 맞는 로컬 프로그램 만들기
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요~ 강의 덕분에 시험 잘 본 것 같습니다 작업 유형 2에서 train 타켓컬럼.describe 에서 이상치가 있는 것 같아서 iqr로 해서 이상치 대략 410개정도(전체 train 데이터 5000개) 제거하고 lgb랑 랜덤포레스트로 돌렸더니 rmse lgb 기준 71정도 나와서 제출했는데 생각해보니 과적합 위험이 클 것 같아서 점수 괜찮게 나올까요? 이상치 제거 안하고 그냥 onehot 인코딩으로 해서 했을때는 410 정도 나왔습니다ㅠㅠ
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
공개된 남이 올린거 github에 있는 mit 표시는 오픈소스로 저작권 자유롭고 사용료 비용도 무료인거로 나오는데 소스 다운 받아서 필요에 맞게 사용하거나 수정해도 되는거죠? 잘몰라서 확인상 여쭤봅니다
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
클로드 코드 명령어 입력란이 맨 밑에 있어요 이것을 강의 세팅 화면처럼 클로드 코드 실행 내용 바로 아래에 위치하게끔 할 수 없나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 코딩팡 장업형2 베이스 라인에서 원-핫 인코딩만 사용하셨는데 인코딩 부분에 아래와 같이 추가해서 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩 결과를 비교하는 식으로 해도 상관없나요? 원핫 인코딩만 사용하신 이유가 있을까요?? 1번 문제 import pandas as pd # 1) 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('data/car_train.csv') test = pd.read_csv('data/car_test.csv') # 2) 범주형 변수 원-핫 인코딩 target = train.pop('target') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) # 레이블 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 3) 검증용 분리 (제출 전 성능 비교) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0, stratify=target) # 4) 세 가지 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) from lightgbm import LGBMClassifier lgb = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lgb.fit(X_tr, y_tr) pred = lgb.predict(X_val) print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier(random_state=0, verbosity=0) xgb.fit(X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 5) 선택한 모델을 전체 train으로 다시 학습 후 test 예측 (선택) # lgb.fit(train, target) # pred = lgb.predict(test) # 6) 제출 파일 저장 (pred 컬럼 1개만, index 제거) result = pd.DataFrame({'pred': pred}) result.to_csv('result.csv', index=False) # 제출파일 확인 print("\n ===== 제출파일 (샘플) =====") print(pd.read_csv("result.csv").head()) print("\n ===== 제출파일 (크기 확인) =====") print(pd.read_csv("result.csv").shape)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 기출 풀어보면 C를 안 붙이고, object도 자연스럽게 변환된다고 하셨는데, 연습할 때 gender에 C를 붙였던 경험이 있습니다. 혹시 언제 붙이고 언제 안 붙이는지 알 수 있을까욤..?
미해결
클로드 코드 완벽 마스터: AI 개발 워크플로우 기초부터 실전까지
이 강의에서는 그러 github 코드를 클론에서 그거 토대로 그대로 실습해보는건가요? 저는 제로에서 혹은 next.kit프로젝트 폴더에 이어서 셋팅해서 연습하는 줄 알았는데.. 두서 설명없이 바로 넘어가니 조금 이상하네요. 전 처음부터 새로 해서 prd생성하고해서 이 프로젝트를 직접 완성해보는건줄알앗느데 그게 아니면 .이미 프롬프트로 만들어진 이걸 클론해서 따라해보는 용도인가요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
model.summary()로 풀수 있는 문제는 그냥 답만 적어도 상관없나요 따로 print 없이
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면, 불균형 처리를 제외시킨 후 제출하는 것이 맞죠?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
빅데이터분석기사 실기체험에서 작업형 제2유형을 회귀 실습해보고 있는데. 에러가 나는데 이유를 전혀모르겠어요. import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") target = train.pop('총구매액') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit (train, target) p = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':p}) submit.to _csv("result.csv", index=False) print(submit.head()) 에러) Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 38, in <module> p = model.predict(test) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_ forest.py ", line 1063, in predict X = self._validate_X_predict(X) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_ forest.py ", line 641, in validate X_predict X = self._validate_data( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ base.py ", line 608, in validate data self._check_feature_names(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ base.py ", line 535, in check feature_names raise ValueError(message) ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names seen at fit time, yet now missing: - 주구매상품_소형가전
