노션에 있다고 하시는데, 노션에는 첨부 파일이 없습니다.

안녕하세요.현재 Hostinger VPS에서 Docker로 Hermes를 운영하고 있습니다.Hermes Dashboard에서 Gateway Restart 기능을 사용해 게이트웨이를 재시작하면, 변경 사항이 Slack에 정상적으로 반영되지 않는 문제가 있습니다.로그를 확인해보면 아래와 같은 오류가 발생합니다.```gateway.platforms.base:[Slack] Slack 앱 토큰이 이미 사용 중입니다 (PID 93).다른 게이트웨이를 먼저 중지하세요.```이 상태에서는 Slack 연동이 정상적으로 동작하지 않으며, Docker 컨테이너 자체를 restart 해야만 변경 사항이 반영됩니다.궁금한 점은 다음과 같습니다.1. Hermes Dashboard의 Gateway Restart 기능이 정상적으로 기존 프로세스를 종료하지 못하는 것인지요?2. 위와 같은 Slack 앱 토큰 중복(PID 사용 중) 오류를 해결할 방법이 있을까요?3. Docker 컨테이너 전체를 재시작하지 않고, Gateway만 정상적으로 재시작하여 변경 사항을 반영할 수 있는 방법이 있는지 궁금합니다.감사합니다. 

 안녕하세요.맥북 스크린이 작아서 아이패드에 extend해서 강의 들으려고 하는데, 그렇게하면 소리는 나오는데 화면출력이 안됩니다. 다른 inflearn 강의는 이렇게 수강했는데, 뭐가 문제인걸까요?

다름이 아니라 실기 시험장에서 2유형 문제 풀때 만약 평가지표가 rmse가 나온다면 예전에는 mse로 바꿔가면서 0.5 곱하고 이런식으로 한거 같은데 최근에 rmse 시험장에서 되나요? 궁금합니다.

주말에 빨리 작업해놓으려고 시간내놨는데 노션 사용권한을 강의마다 신청해야 하니깐 많이 불편합니다.

유형3번에서 문제에서 00검정을 하라고 명시를 해주나요?아니면 문제를 보고 판단해서 검정을 알아서 해야하나요?

여러번 죄송합니다.학습에 크게 중요하지 않기 때문에 스킵하여 보고 있습니다.갱신해 주신 Mia의 SpriteSheet를 보아도. 잠드는 모습 등의 Sprite는 없어 보입니다.기존의 unitypackage도 있기 때문제 다시 한번 원본으로 주신 Sprite를 보아도 해당 애니메이션용 Sprite는 없어 보입니다.아직 강의를 다 보지 못하여서 인지 하지 못하고 있을 지도 모르지만 나중에 Mia의 Sprite등이 수정이 있었을까요?

아래와 같이 학습 데이터, 테스트 데이터를 합쳐서 데이터 인코딩을 진행했을 때 칼럼명이 1267개가 나오는데 모델 학습 시 시간이 많이 걸리는 요소가 되는 건가요? 칼럼이 이 정도면 많이 있는건지, 괜찮은 건지, 그 기준도 궁금합니다.이렇게 합쳐서 했을 시, 모델 학습 및 예측 시간이 37초 정도 걸리는데 (코랩에서) 시험 환경에서는 더 많이 걸릴 수도 있는 거죠?(반응속도의 차이로 인해서)랜덤포레스트 모델 이용했을 때 37초 걸리고,RMSE : 3779.6769 값이 나옵니다. lightgbm 모델을 이용했을 때 5초가 걸리고, RMSE : 4070.0473 값이 나옵니다. 만약 랜덤포레스트 모델 학습 및 예측 시간이 시험 환경에서 1분을 초과한다면 성능이 좀 떨어지더라고 lightgbm 모델을 사용해서 제출하는 것이 더 나을까요? 또한, df.iloc를 쓰지 않고, 위 그림처럼 바로 df[:len(train)]을 써도 동일한 결과가 나오는 것 같은데 맞나요?

강사님, 안녕하세요!우선 이번에 실무에서 Airflow 기술스택을 다루게 되었는데, 상세한 강의를 준비해주셔서 덕분에 많은 도움을 받았습니다.다만 섹션 19 "107.Email전송 변경사항" 실습 중 다음과 같은 에러가 발생하여 질문드립니다.docker-compose.yaml의 "AIRFLOW__EMAIL__EMAIL_CONN_ID" 파라미터에 Connection에 등록한 연결 객체의 id를 정상적으로 입력했음에도 불구하고 위와 같은 에러가 발생했습니다.smtp_default라는 이름의 Connection을 별도로 등록하고 "AIRFLOW__EMAIL__EMAIL_CONN_ID" 파라미터에 smtp_default 값을 입력했더니 메일이 정상적으로 전송되었는데요.혹시 제가 실습 중에 잘못한 것이 있어서 안된건지, 아니면 강의 찍으신 시점이후로 동작에 변경사항이 생긴건지 궁금하여 질문드립니다.감사합니다.

안녕하세요 강사님!---이제껏 클로드 코드 작업하면서 긴 텍스트를 붙여넣었을때 해당 사진처럼 [Pasted text #n +nn lines] 이 떠서 control+g 키를 입력 후 텍스트를 수정 했었는데요.아래 사진 처럼 텍스트를 수정하는 곳이 제 로컬 환경 기준으로는 계속 vim 환경이라서 너무 불편합니다...(저장도 : wq 를 해서 해야하기도하고)추가적으로 긴 텍스트를 붙여 넣을때 일부분이 잘리거나 깨지는 현상이 빈번하게 발생하는거 같습니다..텍스트를 편집하기 위해 control+g 를 입력후 들어갔을때 해당 vim 계열이 아닌 vs 코드나, 커서에서 직접 텍스트 탭을 열어서 하는 방법은 없을까요?

안녕하세요Window에서 클로드코드 5분 안에 초간단 설치하는 방법앞뒤 강의는 사운드 잘 나오는데 저 강의만 소리가 안나오는데 확인 요청드립니다.

제가 잘 못찾는건진 모르겠는데 10회 11회 기출문제는 파일이 업로드가 안되어있어서요,,어디들어가서 받아 볼 수 있을까요??

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형 3에 되게 많은 분석과 검정이 있는데많이 나오는 기출이나 특정 유형이 있을까요?3유형 함수나 그런것들이 너무 많아서 어떤 것이 핵심이고 자주 기출에 나오며 뭐가 출제 예상이신지 궁금합니다

질문은 많으시면 많을수록 좋습니다. 가능한 빠른 답변 드리겠습니다.원활한 답변을 위해, 자세한 질문 사항 부탁드려요 😋  강의를 들으면 뒤에 실습이 나오는 데 강의 내내 처음에 어떤 식으로 시작하는 건지가 안나와 있어서요... 처음에 개념설명해주시다가 갑자기 아무맥락없이 실습을 하시는 것 같은데... 맥락이 있는데 제가 그냥 잘 모르는 것인지 그냥 가볍게 강사님이 쳐주시는거 보기만 하면 되는건지 헷갈립니다. 어떤 식으로 진행해야 하나요?미니큐브도 설치하고 도커 데스크톱도 설치하고 했는데... 처음부터 실행화면이 안나오고 개념설명하다가 개념부분만 그냥 갑자기 시작하는 느낌이 계속 들어요.  

안녕하세요 codex app이나 codex cli로 계속 개발을 하다가면 세션이 usage가 다 차셔 계속 사용하면 자동으로 context 압축을 하면서 동작하는 것이 보이는데요이경우 이런식으로 계속 개발해도 문제가 없을까요? 세션의 남은 context가 100%가 다되어가면 새세션을 생성하고 다시 작업을 시작하게 되면 이전에 사용하던 세션의 내용을 codex가 모두 기억하고 있을까요? 그대로 이어서 한다고 생각하고 개발하면 되는 것일까요? 2번 질문과 관련해서 새 세션이 이전 세션의 내용을 모두 기억하고 있지 않다면 이전 세션의 중요한 정보를 저장하였다가 새로운 세션에서 불러와서 개발을 계속 이어가는 방법이 있을까요? 감사합니다.

제출을 누르면 이렇게 메세지가 나오고 값이 저장이 안됩니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요11회 기출 유형(작업형1) 강의 15:10초에서초기 값 25.055round 씌우고 24.xxprint 씌우고 25.022가 되어 답이 25.022라고 설명해주셨는데 답이 25.022라는건가요?초기값 25.055로 알고있으면 되는건가요?!

인코딩을하면 f1 score에서 pos_label을 따로 지정할 필요가 없나요??그리고 평가하는 게 모의시험 느낌이라고 말씀하셨는데, pred = model.predict(X_val) orpred_proba = model.predict_proba(X_val)로 한 다음에, pred = model.predict(test) orpred = model.predict_proba(test)로 제출하면 될까요?

안녕하세요. 강의를 듣는 도중에 윈도우기 실습환경인 점은 인지했는데, 혹시 개인적으로 리눅스로 진행해도 개념을 이해하는데에 어려움이 있을까요?

작업형 2에서 업로드해주신 자료에서는 원핫인코딩을 진행했는데요.원핫인코딩을 진행한 사유가 있나요?저는 시군구명만 레이블인코딩을 사용했는데 , 인코딩 종류를 결정하는 것이 헷갈립니다,제가 사용한인코딩 코드를 첨부합니다!from sklearn.preprocessing import LabelEncodercols=train.columns[train.dtypes=='O']for col in cols:le=LabelEncoder()train[col]=le.fit_transform(train[col])test[col]=le.fit(test[col]) 이렇게만 했더니, train 만 object ->int로 바뀌고 test는 바뀌지 않아서랜덤포레스트를 활용할수 없다는 에러가나와 아래를 추가했습니다..!  from sklearn.preprocessing import LabelEncodercols=test.columns[test.dtypes=='O']for col in cols: le=LabelEncoder() test[col]=le.fit_transform(test[col]) 이렇게 해도 되나요..?? dtypes로 마지막에 점검했을 때는, 둘다 int로 바뀌어 있기는 했습니다.