172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.
미해결
안정적인 AI 에이전트 서비스 운영을 위한 평가(Evaluation) 방법
강사님 uv setting 대로 실습을 진행하는 도중에 아카이브 tool 호출 시 아래의 에러가 발생했습니다. AttributeError: 'Search' object has no attribute 'results' uv add "arxiv<2.4.1" 로 다운그레이드 해서 해결했습니다. 혹시나 동일한 에러가 나시는 분들을 위해 남겨둡니다.
해결됨
나도코딩의 자바 기본편 - 풀코스 (20시간)
안녕하세요 강사님! 강의 잘 듣고 있습니다. 다차원 배열이랑 가변 배열 파트를 복습하다가 인덱스 해석 순서랑 반복문 매칭이 헷갈리는 부분이 생겨서 질문 남깁니다. 강의에서 3차원 배열을 순회할 때 가장 안쪽 루프가 '높이'에 해당한다고 설명해 주셨는데, 제가 직접 코드를 짜서 출력해 보니까 조금 헷갈리는 부분이 있습니다. 제가 테스트해 본 전체 코드는 다음과 같습니다. public class ArrayTest { public static void main(String[] args) { int[][][] sheet = new int[2][3][4]; int count = 1; for (int i = 0; i < sheet.length; i++) { for (int j = 0; j < sheet[i].length; j++) { for (int k = 0; k < sheet[i][j].length; k++) { sheet[i][j][k] = count++; } } } for (int i = 0; i < sheet.length; i++) { System.out.println("=== [시트 " + i + "] ==="); for (int j = 0; j < sheet[i].length; j++) { for (int k = 0; k < sheet[i][j].length; k++) { System.out.print(sheet[i][j][k] + "\t"); } System.out.println(); } System.out.println(); } } } 이 코드를 실행해 보면 가장 안쪽 루프인 k가 돌 때 숫자가 위로 쌓이는 게 아니라, 왼쪽에서 오른쪽으로 평평하게 가로 줄(열)을 그리면서 출력이 되더라고요. 그리고 가장 바깥쪽 루프인 i가 바뀔 때 시트가 전환되는 것을 확인했습니다. 특히 같이 알려주신 가변 배열(Jagged Array) 개념을 여기에 대입해 보니까 더 헷갈리는데요. 자바는 new int[2][][]; 처럼 각 행마다 열의 크기를 다르게 지정할 수 있는 구조인데, 행마다 방 개수가 제각각인 상황에서 가장 안쪽 루프를 '높이'라고 생각하면 가변 배열의 형태가 머릿속으로 잘 매칭이 안 되어서요. 자바 메모리 구조상 공간적인 높이라는 비유보단, 엑셀로 따지면 처음 게 시트고 두 번째가 행, 마지막이 열이라고 생각하는 게 코드상으로나 가변 배열 구조상으로나 더 자연스러워 보이는데 제가 놓친 디테일이 있을까요? 제가 자바의 다차원 배열 메커니즘을 오해하고 있는 부분이 있는 건지, 아니면 세로-가로-높이 비유를 코드에 대입할 때 제가 놓친 디테일이 있는지 궁금합니다. 확인해 주시면 감사하겠습니다!
미해결
안녕하세요 AI 툴을 이용한 바이브 코딩이라 하기에도 민망한 수준의 초보입니다.. 현재 재고관리, 쇼핑몰 상품등록 웹 앱을 개발해서 혼자 사용하려하는데요! Node.js + Playwright로 특정 플랫폼의 네이버로그인 이용 시, 캡챠 같은 봇 방지가 계속 나와서 곤란한 상황입니다 ㅠㅠ 어떤 방법으로해야할지 모르겠어서 질문 남깁니다 고수님들 도움 부탁드립니다.>!
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
실전! Django 입문 [최신 5.2 버전]
안녕하세요! 강의 수강 중에 가상 환경과 도커의 차이점이 궁금해서 질문드립니다 제가 이해한 게 맞다면 도커를 이용하면 굳이 가상 환경은 이용하지 않아도 될 것 같은데 맞나요?
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
안녕하세요? 현재 chapter 9 강의 수강중입니다. 강의 내용중에 아래 이미지에 있는 resource 와 sound 폴더를 다운로드 받아서 개인 PC local 에 복사를 하는 부분이 있는데, 해당 폴더들은 어디에 있는지 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
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
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제에서는 0.17 0.33 처럼 제출하라고 되어있는데. LIGHTGBM 으로 예측하면 소수점이 더 길게 나오자나요. 이렇게 제출해도 문제가 없는걸까요? 아니면 반올림처리해서 제출해야하나요.....
미해결
베개투자법 완성: 아침이 설레는 AI 주식 완전 자동매매 Claude 바이브코딩
얼마전에 선행이 안돼어있어서 앞전강의 수강하면서 진행하는데 앞전강의는 커서를 유료 수강해야 해서 진행해야하는지요. 커서 화면도 다르고 폴더를 불러도 하위메뉴나 뉴폴더 그리고 말씀해주신 파일 불러와도 옆에 창만뜨고 뭐 아무것도안떠서요,, 화면이 다르니 너무어렵고 계속 재설치만하고 진행을 도저히 못하겠네요 대체 어떠한거 유료로 결제하고 해야하는지 ;;ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
1번 풀 때 구한 분산을 보면, 두 집단의 분산이 각각 0.37과 0.5 수준으로 분산이 다른데, 어떻게 등분산이라고 가정할 수 있나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 작업형 2에서 target 변수가 n개의 지표로 이루어졌지만 (ex. 0: Low, 1: Mid, 2: High) info 결과 수치형이면 따로 object로 변환해주는 작업이 필요할까요?
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
df['views']의 상위 10개에 중복이 있어서, 11번째를 최소값으로 보고 풀었는데, 어떻게 생각하시는지요? 10 15535.0 100 15535.0
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
drop하고 남은 train 과 test 데이터에서 유니크 수가 다른 컬럼이 있는데 레이블 인코딩에서는 concat으로 데이터를 합쳤다가 나누어주는 과정이 필요없나요?
미해결
안정적인 AI 에이전트 서비스 운영을 위한 평가(Evaluation) 방법
안녕하세요. 좋은 강의 잘 들었습니다. 몇가지 문의 드립니다. aevaluate 이 정상적이지 않아서 evaluate를 사용하는데, evaluate를 사용할때 wrapper 를 안쓰면 최종결과를 얻지 못할수 있어서 wrapper 를 사용한다고 하셨는데요. evaluate 의 첫번째 파라미터는 함수를 넘겨야 하니 run_agent_to_completion 를 자연스럽게 만들게 되지 않나요? run_agent_to_completion 를 안쓴다면 어떤식으로 evaluate 코드를 작성하게 되는지 궁금합니다. agent 에 따라, 질문에 대해 바로 답을 주는게 아니라 HITL 을 발생시키고, 사용자의 추가 정보에 따라 최종 답변을 주는 agent 가 있을수 있습니다. 이 경우 어떤식으로 평가를 하면 좋을까요? 강의에 사용하셨던 영상에서 몇몇 부분 링크를 참고하라고 하셨는데, 링크 정보를 어디서 얻을수 있을까요? 예를들면 아래와 같은 부분 입니다. (강의소개에 적어주신 노션과 깃헙에서는 못찾아서 여쭤봅니다.) 2강 - 4분 10초 경 Amazon 링크 4강 - 1분 8초 경 세일즈포스트 링크 " '운영에 배포할만한 가치가 있는 agent 인가?'를 평가한다 "는 말이 기억에 남습니다. 감사합니다.
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 실기시험 응시 가이드를 보면 제2유형은 pred 컬럼 하나만 생성한다고 적혀있는데, 이러면 다중분류의 roc-auc 문제는 나올 확률이 거의 없다고 봐도 될까요?
미해결
Airflow 마스터 클래스
로컬에서 venv 환경을 만들어 airflow library를 설치했는데요... venv가 github에 올라가는 것이 아니잖아요... 그럼 wsl에서 airflow 구동될 때, 쓰는 library는 무엇인가요?? 로컬과 같은 library를 쓰는 것인가요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
회귀와 로지스틱 회귀 문제에서 데이터가 숫자이지만 범주형 변수라고 지정할 때에만 C()를 붙여야 한다고 하셨는데 "일원분산분석"과 "이원분산분석"에서는 ols()에서 모든 독립변수에 C()를 붙여도 되는 것이 맞나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 작업형 2에서 분류 문제 시, 범주끼리 수 차이가 크면 stratify나 class_weight를 설정하는데 분류문제에서는 무조건 설정하는 것이 좋을까요?? 아니면 다른 하이퍼파라미터 튜닝도 제외해야 할지 고민입니다.. 저번 시험 후기를 보니 오히려 아무것도 설정하지 않은 상태가 더 점수가 높게 나왔다고 하여 고민입니다 ㅜㅜ
