선생님 안녕하세요?좋은 강의 진심으로 감사드립니다. 이전에 질문드렸을때 part2 는 나올 계획이 없다고 답변주셨는데요혹시 spark를 좀 더 심화해서 공부해보고 싶은데 추천해주실 만한 책이나 자료가 있으실까요? 원서도 상관이 없습니다.물론 spark best book top 10 이런식으로 구글링하면 추천도서가 나오긴 하지만.. 혹시 선생님께서 개인적으로 좀 좋은 교재라고 생각하셨던 도서나 자료가 있으신지 궁금합니다.

데이터 전처리 강의 14:50 관련하여,X_train['workclass']의 최빈값과X_test['workclass']의 최빈값이 달라질 수 있는데train 데이터와 test 데이터를 서로 다른 최빈값으로 결측치를 채워도 되나요? 제 생각에는 train과 test를 합쳐서 최빈값을 찾고, 그값으로 결측치를 채워야 하지 않나 싶습니다.

안녕하세요. 시험환경 관련해서 질문 하나 드릴께요. 시험장에서 개인키보드. 마우스 가능할까요? 바보같은 질문일지 모르지만.. 궁금해서요...

안녕하세요 mmdetection을 설치하려고 하는데로컬에 있는 GPU를 사용해서 학습을 해보려고 합니다.코랩에서 제공하는 GPU 말고 로컬의 GPU를 사용할 수 있는 방법이 있을까요?

안녕하세요. 11월 말 실기 시험을 응시하기 위해 강의를 여러 번 돌려보고 있습니다.그런데 강의 기간이 11월 3일 만료가 되더라구요..연장 문의 드립니다! (이메일은 suho000904@gmail.com입니다.)감사합니다.

테이블형식으로 구성되는게 데이터프레임,그냥 숫자의 나열로 돼있는게 시리즈라서 이해하였는데시리즈 선택에서 나오는 결과물이 강의와 다르게데이터프레임의 결과물처럼 나오네요.뭐가 잘못된건지를 모르겠어요.

안녕하십니까 선생님, 사진과 같이 강의 자료에서 에러가 발생하여 해결방법을 여쭤보고자 글남깁니다..!

안녕하세요 강사님!강의를 이제 수강하려고하는데 실기 교재가 필수인지 궁금해서 문의남기게되었습니다.실기교재와 함께 병행하여서 수업을 진행하시는지 궁금합니다~

검색이 영 안 나와서 여쭙니다.이미 VSCode 노트북 환경이 구축되어있는데 코랩 말고 이걸로 공부해도 되죠? (특정 패키지가 불러와지지 않는다든가 지원 함수가 달라졌다든가 하는 outdated 이슈가 잦은지 궁금합니다)3.12.6입니다.

0204 쇼핑 리뷰 군집화 - KMeans, Elbow, Silhouette 분석 강의 질문있습니다.강의에서는 Silhouette 이 부분이 1과 가까워지는 부분에서 좋은 n_cluster라고 하셨는데 그러면Elbow 차트 말고 Silhouette 만 써도 되는건가요?0204 쇼핑 리뷰 군집화 결과 분석 - 실제 제품과 군집 교차표 분석 4분 16초에 k.meanslabel==pardict를 하는 이유가 뭔가요? 라벨링 개수와 학습한 개수를 같은지 확인하는 이유가 궁금합니다.

안녕하세요, 도움되는 강의 제공해주셔서 진심으로 감사드립니다.Harmonic Oscillator 초기값 관련하여 질문있습니다.현재 우리는 pinn의 performance를 확인하기 위해 실제해가 알려진 경우와, pinn의 prediction을 비교하고 있는데요. loss function이 residual과 초기값에 대한 mse로 구성되어 있는데, 우리가 실제 해를 모른다고 가정하고 온전히 pinn으로만 학습한다고 가정할 경우, 초기값에 대한 mse는 어떻게 구할 수 있을까요?제가 미분방정식에 대한 기억이 너무 오래되서 그런데 보통 초기값은 실제해를 몰라도 방정식 별로 알려진 값일까요?미리 감사드립니다.

영상과 동일하게 적었는데 list 형태를 불러올 수 없다고 나오는 건 왜일까요??ㅠㅠ 

from datasets import load_metricImportError: cannot import name 'load_metric' from 'datasets' (/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/datasets/__init__.py) datasets에서 load_metric을 불러오려고 하는데 위와 같은 에러가 발생합니다. 계속 삽질하고 있는데 방법을 찾기가 쉽지가 않네요ㅠ 도움 부탁드립니다.

안녕하세요 강사님.강사님의 강의를 토대로 kaggle, dacon에서 제공하는 데이터를 가지고 분석을 하면서 궁금한 점이 생겼습니다.데이터를 예측할 때 가장 좋은 모델을 비교를 하지 않고 선택할 수 있는 방법이 있을까요?예를 들어 분류에서는 boosting 알고리즘에서도 XGBoost, LightGBM, CatBoost 등 여러 모델이 있는데 이 중에서 가장 좋은 모델 즉, 해당 데이터 셋에서 가장 적절한 모델을 찾을 수 있는 방법이 있을까요??데이터의 크기가 현재는 모든 모델을 사용하면서 성능을 비교할 수 있는 크기지만, 나중에는 매우 많은 데이터를 다루게 된다면 비교하기에 어려울 것 같다는 생각이 들어서 이렇게 질문을 남깁니다. 

물리 정보 신경망은 결국 미분방정식 해를샘플데이터를 이용해서 빠르게 찾는 것이 핵심인 것 같습니다. 그러나 현실에서는 방정식 자체를 세우기가 힘듭니다. 예를 들어 단순히 개나 고양이 사진을 구분하는 문제만 봐도 식을 세우기 힘들며, 결국 데이터에 의존해야 하는데요. 물론 문제 성격에 따라 알고리듬을 달리 적용하는 것이 맞지만, 현실 문제에 적용이 힘들어 보입니다. 미분방정식이 있는 난제에만 적용이 가능할까요?수치해석과 비교했을 때 결국 시뮬레이션을 얼마나 빨리하는지의 차이일 뿐, 정확한 해인지는 어떻게 평가할 수 있나요? 더불어서 수치해석은 시뮬레이션 수치를 눈으로 확인할 수 있으니 말 그대로 해석이 가능한데, 인공신경망이 복잡할 경우, 어떻게 해석하나요? 

안녕하세요 작년 수강 후 불합격하여 올해 다시 재수강중에 있습니다.수강기간이 곧 만료되어서요 올해 시험까지 연장이 가능한지 문의드립니다.감사합니다!(이메일 주소 : yoonsk0121@naver.com)

안녕하세요, 강의자료가 어디있는지 모르겠어요.다른 질의응답 글 보고 구름모양 다운버튼을 찾아봤는데 안보여요ㅠㅠ

맥북m2 사용중입니다. venv환경에서 pip install lightgbm==3.3.2를 했지만 아래와 같은 오류가 나옵니다.3.3.2없이 가장 최신 버젼이 4.5.0은 아주 쉽게 잘 설치가 됩니다. 혹시 강의를 수강할 때 3.3.2가 꼭필요한가요? conda 환경으로 설치를 진행해도 3.3.2는 설치가 안되더라구요ㅠㅠ 구글링을 해서 하라는 것은 다 했는데 해결이 안나와서 문의 드립니다..==========================================pip install lightgbm==3.3.2Collecting lightgbm==3.3.2 Using cached lightgbm-3.3.2.tar.gz (1.5 MB) Installing build dependencies ... done Getting requirements to build wheel ... done Preparing metadata (pyproject.toml) ... doneCollecting wheel (from lightgbm==3.3.2) Using cached wheel-0.44.0-py3-none-any.whl.metadata (2.3 kB)Requirement already satisfied: numpy in ./study/lib/python3.9/site-packages (from lightgbm==3.3.2) (1.24.3)Requirement already satisfied: scipy in ./study/lib/python3.9/site-packages (from lightgbm==3.3.2) (1.13.1)Requirement already satisfied: scikit-learn!=0.22.0 in ./study/lib/python3.9/site-packages (from lightgbm==3.3.2) (1.0.2)Requirement already satisfied: joblib>=0.11 in ./study/lib/python3.9/site-packages (from scikit-learn!=0.22.0->lightgbm==3.3.2) (1.4.2)Requirement already satisfied: threadpoolctl>=2.0.0 in ./study/lib/python3.9/site-packages (from scikit-learn!=0.22.0->lightgbm==3.3.2) (3.5.0)Using cached wheel-0.44.0-py3-none-any.whl (67 kB)Building wheels for collected packages: lightgbm Building wheel for lightgbm (pyproject.toml) ... error error: subprocess-exited-with-error × Building wheel for lightgbm (pyproject.toml) did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [83 lines of output] INFO:root:running bdist_wheel INFO:root:running build INFO:root:running build_py INFO:root:creating build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/callback.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/compat.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/plotting.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/__init__.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/engine.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/dask.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/basic.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/libpath.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:copying lightgbm/sklearn.py -> build/lib/lightgbm INFO:root:running egg_info INFO:root:writing lightgbm.egg-info/PKG-INFO INFO:root:writing dependency_links to lightgbm.egg-info/dependency_links.txt INFO:root:writing requirements to lightgbm.egg-info/requires.txt INFO:root:writing top-level names to lightgbm.egg-info/top_level.txt INFO:root:reading manifest file 'lightgbm.egg-info/SOURCES.txt' INFO:root:reading manifest template 'MANIFEST.in' WARNING:root:no previously-included directories found matching 'build' WARNING:root:warning: no files found matching '*.so' under directory 'lightgbm' WARNING:root:warning: no files found matching '*.so' under directory 'compile' WARNING:root:warning: no files found matching '*.dll' under directory 'compile/Release' WARNING:root:warning: no files found matching '*.dll' under directory 'compile/windows/x64/DLL' WARNING:root:warning: no previously-included files matching '*.py[co]' found anywhere in distribution WARNING:root:warning: no previously-included files found matching 'compile/external_libs/compute/.git' INFO:root:adding license file 'LICENSE' INFO:root:writing manifest file 'lightgbm.egg-info/SOURCES.txt' INFO:root:copying lightgbm/VERSION.txt -> build/lib/lightgbm INFO:wheel:installing to build/bdist.macosx-10.9-universal2/wheel INFO:root:running install INFO:LightGBM:Starting to compile the library. INFO:LightGBM:Starting to compile with CMake. Traceback (most recent call last): File "<string>", line 95, in silent_call File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/subprocess.py", line 373, in check_call raise CalledProcessError(retcode, cmd) subprocess.CalledProcessError: Command '['cmake', '/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-install-_35mq2ue/lightgbm_4b238c34e6dd4d93979880ebb06cf41d/compile']' returned non-zero exit status 1. During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/Users/ike/py3-9/study/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 353, in <module> main() File "/Users/ike/py3-9/study/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 335, in main json_out['return_val'] = hook(**hook_input['kwargs']) File "/Users/ike/py3-9/study/lib/python3.9/site-packages/pip/_vendor/pyproject_hooks/_in_process/_in_process.py", line 251, in build_wheel return buildbackend().build_wheel(wheel_directory, config_settings, File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 421, in build_wheel return self._build_with_temp_dir( File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 403, in buildwith_temp_dir self.run_setup() File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 503, in run_setup super().run_setup(setup_script=setup_script) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/build_meta.py", line 318, in run_setup exec(code, locals()) File "<string>", line 334, in <module> File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/__init__.py", line 117, in setup return distutils.core.setup(**attrs) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/core.py", line 183, in setup return run_commands(dist) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/core.py", line 199, in run_commands dist.run_commands() File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 954, in run_commands self.run_command(cmd) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/dist.py", line 950, in run_command super().run_command(command) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 973, in run_command cmd_obj.run() File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_vendor/wheel/bdist_wheel.py", line 403, in run self.run_command("install") File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/cmd.py", line 316, in run_command self.distribution.run_command(command) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/dist.py", line 950, in run_command super().run_command(command) File "/private/var/folders/q_/cgds3zcd57z43n2hc_mfsklr0000gn/T/pip-build-env-nmcdsyxm/overlay/lib/python3.9/site-packages/setuptools/_distutils/dist.py", line 973, in run_command cmd_obj.run() File "<string>", line 248, in run File "<string>", line 198, in compile_cpp File "<string>", line 99, in silent_call Exception: Please install CMake and all required dependencies first The full version of error log was saved into /Users/ike/LightGBM_compilation.log [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for lightgbmFailed to build lightgbmERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (lightgbm)==========================================     

안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 XGBoost 실습 시에 사이킷런 wrapper XGBClassifier.fit()파라미터가 바뀐 것 같아서 건의 드립니다.공식 python API를 들어가보면 xgboost.XGBClassifier parameter에 early_stopping_rounds와 eval_metrics가 포함된 것 같습니다..fit()메소드가 아닌 xgb 객체에 들어가는 파라미터로 바뀐 것 같습니다.아마 버전이 바뀌면서 파라미터 위치도 바뀐 것 같습니다.이 부분은 소스코드가 수정되어야 할 것 같습니다.

강의자료는 어디서 다운받을 수 있나요?