안녕하세요 선생님강의 정말 잘 보고 있고요제 많은 질문들에도 너무 성심성의껏 답변 달아주셔서 감사합니다 ㅎㅎBatchNorm이 설계된 의도는 internal covariate shift를 해결하기 위해 제안되었다는 것은 이해했습니다.하지만 실제로는 그렇지 않고 optimization surface를 매끄럽게 해서 학습이 잘된다라고 설명하신 것까지 들었습니다.제가 이해한 바로는 활성화 함수에 들어가는 입력의 분포를 조정해서 학습이 잘되는 위치? 분포를 학습하는 것으로 이해했는데요(sigmoid로 예시를 든다면 더 이상 업데이트가 되지 않아도 될 정도라면 기울기가 saturate되는 부분으로 혹은 업데이트가 많이 되어야 한다면 0부근으로 이동시키는 등의) 정확히 어떤 원인에 의해 surface가 매끄러워지는 효과를 가지게 되는 것인지 궁금합니다..!

안녕하세요.강의 잘듣고 있습니다.Remote Tunnel 방식을 이용한 VSCode 환경 연결 강의를 수강하고 문의 내용이 생겨 질문드립니다. Connect를 누르고 connect to tunnel을 눌렀을때우리가 작업하고 있는 vm 이름이 바로 뜬것은 ssh로 접속을 했기 때문인가요?도커에서 환경이(강의에서는 폴더 이름이) 사용자 별로 분리가 된다고 하셨는데보통 같은 vm안에서 하나의 프로젝트를 함께 완성 시키는 경우라도 이렇게 분리해서 개발하나요?아니면 보통 이렇게 분리 되어 있는게 리소스는 하나를 공통으로 쓰고 각자 개발하는데에 유리한건가요?

실습 진행하실때yfinance 부분에서ms = yf.download("MSFT", start='2020-01-01', end='2021-12-31', progress=False) #Microsoft ms.drop(['High','Open','Low','Adj Close','Volume'], axis=1, inplace=True) ms['Yesterday_Close'] = ms['Close'].shift(1) ms.columns = [' '.join(col).strip() if isinstance(col, tuple) else col for col in ms.columns] ms.columns = [col.split()[0] for col in ms.columns] ms.reset_index(inplace=True) # 기존 인덱스 초기화 if 'Date' in ms.columns: ms.set_index('Date', inplace=True) ms['Price_Difference'] = ms['Close'].diff()이거 복붙하시면 진행되실거에요yfinance 버전업에서 ticker - 회사명 이 함께들어와서 오류가 생긴 것 같네요. 참고하셔요~

실습 파트에 Groupby 함수가 적용이 안될 시group_variables = ['Order Date', 'Category'] desired = df.select_dtypes(['int16', 'int32', 'int64', 'float16', 'float32', 'float64']).columns grouped_df = df.groupby(group_variables)[desired].sum() grouped_df이렇게 숫자데이터만 잡아서 해보면 되실거에요 

강의자료가 없네요.head1ton@gmail.com 으로 요청합니다.

az vm open-port --resource-group kaggle-linux-gpu_group --name kaggle-linux-gpu --port 3389Please run 'az login' to setup account. 상기와 같이 az login 을 하라고 하는데 인터넷에서도 해결법을 찾기가 쉽지 않네요. 도움 부탁드립니다

안녕하세요 수업 자료를 다운 받았는데, 혹시 강의 슬라이드가 없어서요 확인 가능하실까요?

안녕하세요 선생님강의 정말 잘 보고 있습니다.Layer Normalization을 보는 중에 입력 데이터를 Normalization하는 것을 통해 scale이나 shift에 robust하게 되는 것까진 이해했습니다.이런 효과가 왜 이미지보다 언어 모델에 더욱 효과적인지 이유를 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. 강의 정말 잘 듣고있습니다!resnet을 공부하던 중 궁금증이 들어서 그런데 residual block과 identity block은 같은 말인건가요??

472.31/month 라는 가격이 한달 내내 해당 virtual machine을 사용한다고 가정했을때 과금 되는 가격이라고 이해하면 될까요?

VAE 실습파트 질문있습니다. VAE 모델 loss 계산하는 부분에서 ValueError: A KerasTensor cannot be used as input to a TensorFlow function. A KerasTensor is a symbolic placeholder for a shape and dtype, used when constructing Keras Functional models or Keras Functions. You can only use it as input to a Keras layer or a Keras operation (from the namespaces keras.layers and keras.operations). You are likely doing something like: ``` x = Input(...) ... tf_fn(x) # Invalid. ``` What you should do instead is wrap tf_fn in a layer: ``` class MyLayer(Layer): def call(self, x): return tf_fn(x) x = MyLayer()(x) ```  해결이 안되고 있습니다. 버전이 달라져서 오류가 생긴듯한데, 버전이나 해결방법 부탁드립니다.

azure에 새로 가입했고 그대로 따라가고 있었는데 저는 $200가 있다는 문구가 따로 안뜨는데 어디서 확인할 수 있나요?예산 탭에 들어가도 예산이 없다고 나오네요

 동영상 재생이 아예 안됩니다.

실습파일을 안내해주신 사이트에서 확인할 수가 없습니다.확인부탁드립니다.

실습 파일 예제를 받고 싶은데 안내해주신 사이트에는 없습니다.확인부탁드립니다.

- 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. 어느정도 찾아본 결과 옵티마이저는 최적의 파라미터를 찾아주는 알고리즘을 뜻한다고 합니다.그런데 제가 듣기로는 경사하강법도 비슷한 개념인 것 같습니다.그렇다면 옵티마이저 안에 경사하강법과 monentum, adagrad 등등 다 포함되는 건가요?

안녕하세요! 양질의 강의를 제공해주신 덕분에 잘 들으며 공부하고 있습니다.다름이 아니라 캐글 노트북 환경에서 계속 실습을 하다가 UX/UI가 변경되어서 그런지 환경이 좀 불편해서 그냥 코랩이나 주피터 환경에서 GPU로 세팅하고 실습해도 상관없을지 궁금해서 질문드립니다감사합니다. - 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 다니엘 선생님, 좋은 설명해주셔서 수업을 즐겁게 다 들을 수 있었습니다. 수업을 마치며, 한가지 궁금한 점이 있어 질문 드립니다. 도커를 배우기 전 윈도우 운영체제에서 CUDA와 tensorflow를 설치하는 데 고생했던 기억이 있습니다. 자신의 GPU에 맞는 그래픽 드라이버와 이에 호환되는 CUDA버전, cudnn 버전을 맞춰야 하는게 그 이유였는데, 도커에서 이미지로 빌드한 컨테이너 안에서 돌린 keras예제는 잘 실행되었습니다. pytorch도 마찬가지였습니다. 어떻게 따로 버전을 맞추지 않아도 자연스럽게 환경이 맞춰진건가요? VM에서 사용된 Tesla T4 gpu가 특이한건가요? 전공자가 아니라 질문이 황당하게 느껴지실 수도 있겠지만, 정말 궁금해서 여쭤봅니다!

[Pytorch] 파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축섹션 5 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)실습 - CNN model (LeNet-5) Mnist Dataset 분류 강의 중15분 15초 부분 code 실행 시 이미지가 출력되지 않습니다.local(jupyter notebook) 에서도 online(colab) 에서도모두 출려되지 않습니다. 어떻게 하면 되는지요?

섹션 다양한 Optimizer 정리하기 중 딥러닝으로 Regression 문제 적용해보기 (House Price Kaggle 문제) 강의에서 오류가 발생합니다.강의에 나오는 code 중 아래 부분을 실행하면 RuntimeError 가 발생합니다. 이 부분이 문제라고 나옵니다. --> loss = torch.sqrt(loss_function(y_minibatch_pred, y_minibatch))RuntimeError: The size of tensor a (1460) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1 - 아 래 - for index in range(nb_epochs): indices = torch.randperm(X_train_tensor.size(0)) x_batch_list = torch.index_select(X_train_tensor, 0, index=indices) y_batch_list = torch.index_select(y_train_tensor, 0, index=indices) x_batch_list = x_batch_list.split(minibatch_size, 0) y_batch_list = y_batch_list.split(minibatch_size, 0) epoch_loss = list() for x_minibatch, y_minibatch in zip(x_batch_list, y_batch_list): y_minibatch_pred = model(x_minibatch) loss = torch.sqrt(loss_function(y_minibatch_pred, y_minibatch)) epoch_loss.append(loss) optimizer.zero_grad() loss.backward() potimizer.step() if index % 100 == 0: print(index, sum(epoch_loss) / len(epoch_loss))