섹션 3 퀴즈에서 헷갈리는 부분이 생겨서 질문드립니다. 문제의 일부는 아래와 같습니다. (정답은 B) 1. 배열과 링크드 리스트의 주요 성능 차이점 중 하나는 무엇일까요? A 배열은 요소 탐색 시 O(1)이 걸리지만, 링크드 리스트는 O(N)이 걸립니다. B 링크드 리스트는 중간에 요소를 삽입/삭제 시 O(1)이 걸리지만, 배열은 O(N)이 걸립니다. 제가 헷갈리는 부분 A도 정답이 될 수 있지 않을까요? (A를 선택한 경우 오답으로 처리됨) 수업과 수업 자료를 통해 이렇게 이해 했습니다. "특정 원소 조회시 배열은 O(1), 링크드 리스트는 O(N)의 시간 복잡도를 가진다" 요소 탐색과 요소 조회는 다른 개념일까요?
안녕하세요 한기용 지식공유자님. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. ELT를 구현할 때 SWAP 명령어를 사용한 정확한 이유가 궁금합니다. 제가 찾아본 바로는 SWAP 명령어는 포인터 교체 방식으로 '즉시' 데이터와 메타데이터가 교체되므로, 무중단 배포가 가능하다는 것이 장점인 것 같습니다. 사실, 트랜잭션을 활용해도 같은 기능을 구현할 수 있을 것 같은데 메타데이터 복제를 빠뜨리는 것을 예방하고, 트랜잭션을 활용하였을 때보다 성능이 우수하고, lock을 예방하기 때문에 SWAP 문법을 활용하는 걸까요?
현재 국가전산망 화재로 소득세법을 '국가법령센터'가 장애중입니다. 대체사이트인 (사법정보공개포탈)에서는 PDF와 TXT만 다운로드가 가능합니다. 대부분 pdf화일 문서가 많은데, word말고 pdf문서를 임베딩하는 방법/강의가 있었으면 합니다. 추가로, 문서내 텍스트외에 도형이나 표같은경우는 어떻게 임베딩을 하면 좋을까요?
from google.colab import files upload = files.upload() 위 명령어 실행없이 바로 데이터 불러올수없나요? 퇴근후딴짓님처럼 바로 df=pd.read_csv("members.csv") 로 불러오고싶은데 에러가 나네요 No such file or directory:members.csv
코드 5줄의 마법, 5줄 머신러닝 PyCaret: 데이터 분석 프로젝트에 AutoML 날개 달기
# --- [핫픽스] dask ↔ sktime 호환 패치 --- import types try: import dask.dataframe as dd # 최신 라이브러리 구조 변화에 대응하여 호환성을 맞춰주는 코드 # 상세한 내용을 이해할 필요는 없으며, 안정적인 실행을 위한 장치로 이해하세요. if not hasattr(dd, "core"): dd.core = types.SimpleNamespace() if not hasattr(dd.core, "DataFrame"): try: from dask.dataframe import frame as _frame dd.core.DataFrame = _frame.DataFrame except ImportError: class _DummyDF: pass dd.core.DataFrame = _DummyDF except ImportError: pass # dask가 설치되지 않은 환경에서는 무시합니다. 들여쓰기가 제대로 되어있지 않아 노션의 코드를 복사하여 붙여넣을 시 에러납니다.
안녕하세요, 강사님. 강의 덕분에 RAG를 활용한 챗봇을 성공적으로 구현해서 잘 사용하고 있습니다! (질문1) 다만, RAG 구조상 사용자의 질문과 가장 유사한 문서 조각(chunk)을 찾아서 그 안에서만 답변을 생성하다 보니, 전체 문서를 이해해서 답변을 해주지는 못하는 점이 아쉽습니다. RAG로 학습시킨 매뉴얼이 약 47페이지 정도이고 양이 많지 않은데, 이 전체 매뉴얼의 내용 전체를 이해하고 종합적으로 답변할 수 있는 방법이 있을까요? 출처를 알려줄 수 있는 RAG의 분명한 장점이 있어서, 현재의 RAG 기반 구조를 유지한 채 개선을 할 수 있는 방법이 있을지 궁금합니다. (질문2) 47페이지 문서 외에 더 자세한 매뉴얼을 추가로 반영하려고 하는데요, 이때 pinecone에 동일 DB(인덱스)로 그냥 추가하는게 좋을지 아니면 더 나은 구조가 있을지 조언 구하고 싶습니다. 감사합니다.
1) 해당 부분에서 비교연산자가 이상/이하가 아니고 초과/미만을 사용하고 있는데 분위수값에 해당하는 값이 있으면 그 결과가 다를꺼 같아서요. 25% 데이터 구하세요 하는 문제는 정의자체가 분위수값 미만의 값 이런식으로 정해진건가요? 2) 하위 25% 데이터를 구하는 함수가 있다면, 상위 25%는 ~ 를 이용해서도 함수를 쓸 수 있을까요? 3) 가장 큰 값이 두개 이상인경우 더 앞선것을 불러오던데, 해결방법이 있을까요? (가장 큰 값이 동일한경우 모든 인덱스를 불러오게끔)
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ydata_profiling 버전 확인 시 'v4.17.0' 입니다. 이슈 해결을 위해 노력해보았으나 너무 어려워 확인 부탁드립니다. 버전 충돌 문제인 지 어렵네요.. 처음에 Overview 화면은 잘 나오나 뒤에 Correlations 등 클릭하면 다시 미니 주피터랩 화면으로 나타납니다. html로 저장하여 확인 시에는 전부 다 잘 확인되는데 notebook 화면에서 확인이 안됩니다. notebook화면에서 확인할 수 있는 방법 알려주시면 감사하겠습니다. conda 명령어로도 실행해보았으나 동일한 이슈가 발생합니다. conda install -c conda-forge ydata-profiling import numpy as np import pandas as pd from ydata_profiling import ProfileReport df = pd.DataFrame(np.random.rand(100, 5), columns=["a", "b", "c", "d", "e"]) profile = ProfileReport(df, title="YData Profiling Report") profile
어떤 강의에 대한 질문인지 자세하게 알려주시면 답변을 드리는데 도움이 됩니다. 스크린샷 윈도우키 + 쉬프트키 + S(윈도우) 을 자세히 첨부하시면 답변 드리는데 많은 도움이 됩니다. 동영상 재생 관련 같은 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해 주세요. < 17. 텔레그램으로 구현하는 음성 기반 AI 비서: 메일 확인부터 회신까지 자동화하기>강의 질문 ai agent 뒤에 언어체를 설정하는 basic llm chain을 넣어주셨는데 basic llm chain에 넣어주신 프롬프트를 다 ai agent프롬프트에 같이 넣어서 실행해도 되지 않나요? 왜 따로 basic llm chain을 추가하셨는지 궁금합니다.
