[모바일] 딥러닝 Computer Vision 실전 프로젝트강의 자료 어떻게 받나요? https://www.creapple.com에 들어가봐도 자료가 없습니다.

Survived 에서 뽑아냈을 때 수치가 높게 나오면 영향 가능성이 높다고 판단하면 되는건가요?

소스코드:movies_df['genres_literal'] = movies_df['genres'].apply(lambda x : (' ').join(x))count_vect = CountVectorizer(min_df=0, ngram_range=(1,2))genre_mat = count_vect.fit_transform(movies_df['genres_literal'])print(genre_mat.shape)에러 코드:InvalidParameterError Traceback (most recent call last) Cell In[99], line 10 8 count_vect = CountVectorizer(min_df=0, ngram_range=(1,2)) 9 # print(movies_df['genres_literal']) ---> 10 genre_mat = count_vect.fit_transform(movies_df['genres_literal']) File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\base.py:1467, in _fit_context.<locals>.decorator.<locals>.wrapper(estimator, *args, **kwargs) 1462 partial_fit_and_fitted = ( 1463 fit_method.__name__ == "partial_fit" and _is_fitted(estimator) 1464 ) 1466 if not global_skip_validation and not partial_fit_and_fitted: -> 1467 estimator._validate_params() 1469 with config_context( 1470 skip_parameter_validation=( 1471 prefer_skip_nested_validation or global_skip_validation 1472 ) 1473 ): 1474 return fit_method(estimator, *args, **kwargs) File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\base.py:666, in BaseEstimator._validate_params(self) 658 def _validate_params(self): 659 """Validate types and values of constructor parameters 660 661 The expected type and values must be defined in the `_parameter_constraints` (...) 664 accepted constraints. 665 """ --> 666 validate_parameter_constraints( 667 self._parameter_constraints, 668 self.get_params(deep=False), 669 caller_name=self.__class__.__name__, 670 ) File D:\dev03\anaconda\Lib\site-packages\sklearn\utils\_param_validation.py:95, in validate_parameter_constraints(parameter_constraints, params, caller_name) 89 else: 90 constraints_str = ( 91 f"{', '.join([str(c) for c in constraints[:-1]])} or" 92 f" {constraints[-1]}" 93 ) ---> 95 raise InvalidParameterError( 96 f"The {param_name!r} parameter of {caller_name} must be" 97 f" {constraints_str}. Got {param_val!r} instead." 98 ) InvalidParameterError: The 'min_df' parameter of CountVectorizer must be a float in the range [0.0, 1.0] or an int in the range [1, inf). Got 0 instea

섹션5 <공지> 코드 https://github.com/chulminkw/DLCV <여기에 있나요?? 찾아도 없어서요.

다음과 같은 에러가 발생합니다. 

안녕하세요 선생님 머린이 질문드립니다 ㅠk-fold 검증하는거에 대해 궁금한게 있습니다X_train, X_val, y_train, y_test = train_test_split(x,y,test_size= 0.3) 으로 햇을 때만약 100개 데이터가 있으면 30개 데이터를 가지고 질문1) fit -> x_train, y_train : 30개 데이터를 가지고훈련한다. )70개 데이터에 대해 pred : x_val 후 -> accuracy (y_val, pred) 맞춰본다(모의고사를 푼다)-> 이제 fit한 데이터를 가지고 실제 수능을 푼다 (real test data)가 맞을까요 ??질문2) 이게 맞다면 k-폴드 교차검증은 (k=5일떄)fit 활동 -> 30개 데이터 셋 fit을 5번 수행 실시 후70개의 pred : x_val 활동을 한다 가 맞을까요 ? '^',,     

안녕하세요 선생님 ㅎ ㅠ 강의중2.4 model selection 모듈소개에서 from sklearn.datasets import load_iris 내장된데이터셋을 불러온 후 head()랑 shape을 바로 파악하고싶은데예를들어 df = pd.read_csv("~~.csv")df.head() 하면 x1, x2 , x3, target (물론 본인이 x,y 파악) 데이터 셋을바로 파악할 수 있는데 내장 데이터는iris_df = pd.DataFrame(iris_data.data, columns=iris_data.feature_names)iris_df['target']=iris_data.target이런 작업이 필요한걸까요 ㅠㅠ?..   

아래와 같이 에러가 발생하는데 원인을 못찾겠습니다. 도움 좀 부탁드립니다. github에 있는 DQN.py를 실행하였습니다.  10 Episode / Step: 152 / Score: -0.34 / Loss: nan / Epsilon: 1.000020 Episode / Step: 332 / Score: -0.57 / Loss: nan / Epsilon: 1.000030 Episode / Step: 455 / Score: -0.51 / Loss: nan / Epsilon: 1.000040 Episode / Step: 754 / Score: 0.01 / Loss: nan / Epsilon: 1.000050 Episode / Step: 1010 / Score: 0.15 / Loss: nan / Epsilon: 1.000060 Episode / Step: 1169 / Score: 0.25 / Loss: nan / Epsilon: 1.000070 Episode / Step: 1376 / Score: 0.20 / Loss: nan / Epsilon: 1.000080 Episode / Step: 1616 / Score: -0.33 / Loss: nan / Epsilon: 1.000090 Episode / Step: 1863 / Score: -0.04 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000100 Episode / Step: 2091 / Score: -0.02 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000... Save Model to ./saved_models/GridWorld/DQN/20240821214516/ckpt ...110 Episode / Step: 2316 / Score: -0.12 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000120 Episode / Step: 2568 / Score: -0.34 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000130 Episode / Step: 2755 / Score: -0.78 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000140 Episode / Step: 2910 / Score: 0.06 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000150 Episode / Step: 3190 / Score: -0.27 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000160 Episode / Step: 3484 / Score: -0.48 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000170 Episode / Step: 3752 / Score: -0.56 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000180 Episode / Step: 3920 / Score: -0.76 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000190 Episode / Step: 4142 / Score: 0.19 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000200 Episode / Step: 4467 / Score: -0.42 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000... Save Model to ./saved_models/GridWorld/DQN/20240821214516/ckpt ...210 Episode / Step: 4771 / Score: -0.30 / Loss: nan / Epsilon: 1.0000Traceback (most recent call last): File "/Users/neweins/Projects/project_unity/ml-agents/build/GridWorld/ref.py", line 224, in <module> loss = agent.train_model() File "/Users/neweins/Projects/project_unity/ml-agents/build/GridWorld/ref.py", line 141, in train_model q = (self.network(state) * one_hot_action).sum(1, keepdims=True) File "/opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/mlagents/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1553, in wrappedcall_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "/opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/mlagents/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1562, in callimpl return forward_call(*args, **kwargs) File "/Users/neweins/Projects/project_unity/ml-agents/build/GridWorld/ref.py", line 83, in forward x = F.relu(self.conv1(x)) File "/opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/mlagents/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1553, in wrappedcall_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "/opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/mlagents/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1562, in callimpl return forward_call(*args, **kwargs) File "/opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/mlagents/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 458, in forward return self._conv_forward(input, self.weight, self.bias) File "/opt/homebrew/Caskroom/miniforge/base/envs/mlagents/lib/python3.10/site-packages/torch/nn/modules/conv.py", line 454, in convforward return F.conv2d(input, weight, bias, self.stride,RuntimeError: Given groups=1, weight of size [32, 6, 8, 8], expected input[32, 168, 3, 64] to have 6 channels, but got 168 channels instead

안녕하세요 선생님, 여쭤볼께 있어 글남깁니다 ~!만약 2회차 회귀 문제라 가정하면만약 데이터프레임이x1 x2 x3 ~~~~ y 값이 있을 때, 만약 target으로 하는 y가 있다 ! 라고 했을 때 거기에 대한 x1, x2, x3가 ~~범위에 들어와야 target하는 y값에 가깝다 ! 라는 코딩도 있나요 ?어떻게 보면 회귀분석인거같은데. .ㅠ 배운건 x1 x2 x3가 있을떄 y가 나오는거까지 밖에 안배워서궁금하네용

안녕하세요. 섹션2 강의 재생이 안됩니다. 섹션1 강의는 제대로 재생되어 테스트도 해보았는데 섹션2 강의가 재생이 안되네요. 확인 부탁드려요

선생님, ㅠ 막판에 올려주신 2유형 만능풀이법으로분할만 해서 40점 받았는데... 3과목 15점 1과목 0점 (...시험장 가니까 다 에러가..ㅠㅠ)9회 보려고 하는데요, 2과목은 사실 많이 건드린 분들이 감점 되는걸 봐서 만능풀이법 정도로 할려고 하구... (심지어 평가도 안했어요) 1과목, 3과목 을 고득점 하려면ㅇ ㅓ떻게 공부법을 잡아야할까요?

/usr/local/lib/python3.10/dist-packages/sklearn/utils/validation.py in check_consistent_length(*arrays) 405 uniques = np.unique(lengths) 406 if len(uniques) > 1: --> 407 raise ValueError( 408 "Found input variables with inconsistent numbers of samples: %r" 409 % [int(l) for l in lengths] ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [2286, 238]수업 내용대로 했는데 이러한 에러가 나오네요.. 그대로 코드로 작성했는데요. 샘플 수가 안맞는건가요.

inference Device 타입이 default, GPU, Burst, CPU 4가지로 말씀주셨습니다. 제가 공부하는 PC환경은 mac인데 default, computer shader, burst, pixel shader로 타입이 보입니다. 왜 차이가 나는지와각 타입의 의미를 알 수 있을까요?

- 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. 로드맵 따라가며 강의 정말 잘 듣고있습니다 !항상 친절한 답변도 감사드립니다.다름이 아니라 Yolo 3를 구현하면서 궁금증이 생겼습니다.1. output을 담당하는 layer가 3개이므로(13X13/26X26/52X52) 3개의 layer에서 forward를 이용하여 결과를 추출한다고 이해했는데 이게 맞나요?3개에서 뽑은 output(confidence_threshold보다 큰) 을 종합한 후 NMS process를 거쳐서 최종적으로 조건에 맞는 index를 반환받아 그 index를 이용해 image에 구현한다고 이해했는데 이것도 맞을까요?  만약 위에서 제가 이해한게 어느정도 맞다면 마지막으로 드는 궁금증은 13X13, 26X26, 52X52에서 각 Grid Cell이 image의 object를 예측할텐데,이는 비유하자면 Random Forest에서 각각 학습한 model이 다수결(?)로 infernece한다고 이해해도 될까요? 즉, 세개의 Multi Scale에서 학습한 각각의 gride cell의 anchor box들이 자신의 의견을 내놓아 그중 confidence, nms의 조건을 이용해 최종적으로 조건에 부합하는 몇 개의 bbox만 남는걸로 이해해도 되는지 여쭤보고 싶습니다..!

강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다.케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다.encoder = Sequential(Dense(2, input_shape=(3, ))) decoder = Sequential(Dense(3, input_shape=(2, ))) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()아래 처럼 괄호로 감싸 리스트로 넘기면 해결됩니다.encoder = Sequential([Dense(2, input_shape=(3, ))]) decoder = Sequential([Dense(3, input_shape=(2, ))]) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()

sns.distplot(app_train[cond1 & cond_amt]['AMT_INCOME_TOTAL'], label='0', color='blue')이 코드를 실행하면 colab 환경에서 '사용 가능한 RAM을 모두 사용한 후 세션이 다운되었습니다.' 에러가 뜹니다. 그렇게 무거운 데이터도 아닌데 왜 이러는 걸까요? 진도를 빼지 못하고 있네요 ㅠㅠ

프로젝트 단계에서surprise 모듈을 설치할 수가 없어요.!pip install scikit-surprise이후에 출력된 내용 중 하단에 다음과 같이 오류 메시지가 뜹니다.note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for scikit-surprise ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (scikit-surprise)  어떤 문제인지, 어떻게 해결해야 하는지 궁금합니다.

안녕하세요 선생님.Repartition & Coalesce 에 강의를 보다가 궁금한 점이 있습니다. 현재 현업에서 Repartition을 수행하여 partition 한 데이터를 한 번 더 repartition 해주고 있는데요..예를들어 파티션 개수가 1개이고 -> 파일 개수가 100개라고 가정할 때, // count 가 100개 -> 1개로 줄이려고 함(ex) hdfs dfs -count {path}/{partition_key}={partition_value}/  파일 개수를 1개로 줄이고자 할 때는, repartition을 수행하는 것 보단, coalesce 를 수행하여 1개로 줄이는 게 더 적합하다는 (왜냐하면 wide shffling을 진행하기 때문에..?) 이야기 이실까요? 이 부분을 잘 이해를 못 했습니다 ㅠㅠ.  감사합니다!

분류 강의 위스콘신 유방암 예측 실습강의 코드입니다.from xgboost import XGBClassifierxgb_wrapper = XGBClassifier(n_estimators=400, learning_rate=0.05, max_depth=3)evals = [(X_tr, y_tr), (X_val, y_val)]xgb_wrapper.fit(X_tr, y_tr, early_stopping_rounds=50, eval_metric="logloss", eval_set=evals, verbose=True)ws50_preds = xgb_wrapper.predict(X_test)ws50_pred_proba = xgb_wrapper.predict_proba(X_test)[:, 1] --------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[36], line 5 3 xgb_wrapper = XGBClassifier(n_estimators=400, learning_rate=0.05, max_depth=3) 4 evals = [(X_tr, y_tr), (X_val, y_val)] ----> 5 xgb_wrapper.fit(X_tr, y_tr, early_stopping_rounds=50, eval_metric="logloss", 6 eval_set=evals, verbose=True) 8 ws50_preds = xgb_wrapper.predict(X_test) 9 ws50_pred_proba = xgb_wrapper.predict_proba(X_test)[:, 1] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\xgboost\core.py:726, in require_keyword_args.<locals>.throw_if.<locals>.inner_f(*args, **kwargs) 724 for k, arg in zip(sig.parameters, args): 725 kwargs[k] = arg --> 726 return func(**kwargs) TypeError: XGBClassifier.fit() got an unexpected keyword argument 'early_stopping_rounds'위 코드를 입력하였을때 이러한 오류가 뜨는데 무엇이 원인인지 잘모르겠습니다. Xgboost 버전은 2.1.0이고 파이썬버전같은경우는 3.1.1입니다. 아래는 인터넷에 검색하여 찾아낸 방법으로 입력한 코드입니다from xgboost import XGBClassifierxgb_wrapper=XGBClassifier(n_estimators=400,learning_rate=0.05,max_depth=3,early_stopping_rounds=50,eval_metric="logloss")evals=[(X_tr,y_tr),(X_val,y_val)]xgb_wrapper.fit(X_tr,y_tr, eval_set=evals,verbose=True)ws50_preds=xgb_wrapper.predict(X_test)ws50_pred_proba=xgb_wrapper.predict_proba(X_test)[:,1] 아래는 위 코드에 대한 결과값입니다.오차 행렬 [[35 2] [ 2 75]] 정확도: 0.9649, 정밀도: 0.9740, 재현율: 0.9740, F1: 0.9740, AUC:0.9961 아래는 책에 있는 코드를 입력하였을때의 결과값입니다.오차 행렬 [[35 3] [ 2 75]] 정확도: 0.9561, 정밀도: 0.9615, 재현율: 0.9740, F1: 0.9677, AUC:0.9933 제 생각에는 버전차이에 따른 문제같은데 수정된 코드를 사용하였을때 결과값은 도출되지만 기존 강의에서 사용하신 코드의 결과값과는 다릅니다. 수정된 코드를 그대로 사용하는게 맞을지 아니면 다른 방법이 있는지 궁금합니다.

안녕하세요 강사님..제가 일주일이 넘는 기간 동안 계속 이것저것 시도를 해봤음에도 왜 분류 성능이 10%인지를 모르겠어서 실례를 무릅쓰고 질문을 올리게 되었습니다..cifar10 이미지가 32 크기여서 128 정도로만 rescale을 했고, normalize도 진행했음에도 계속 성능이 10%대이고, loss는 줄어들었다가 갑자기 튀기도 하면서.. 제대로 학습이 되고 있지 않은 것 같습니다ㅠㅠ 바쁘시겠지만 문제의 원인이 무엇인지 여쭤보고 싶습니다ㅠㅠ감사합니다.. https://drive.google.com/file/d/1FEsv1dex9y9I4AFqX42gBIhVeeOcgQXQ/view?usp=sharing