학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 실제시험에서 제가 선생님처럼 데이터전처리하면서 커스터머아이디를 드랍할 여유가 없을것같은데 그냥 타겟에다가 팝만 하면 안될까요? 그러면 아예 오답이 돼버릴까요?

1.코드를 이렇게 작성했는데 시험환경에서 이 상태로 바꿀것 없이 그냥 제출 버튼 누르면 되는건가요?2.원핫인코딩 진행시 데이터가 10,000개가 넘어가서 45초정도 걸리는데 레이블인코딩을 진행할시 코드는 df로 concat하고 그대로 레이블인코딩 진행 후 다시 나누어 주면 되나요?import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/flight_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/flight_test.csv") # print(train.info()) target = train.pop('price') # print(train.shape, test.shape) df = pd.concat([train,test]) df = pd.get_dummies(df) train = df.iloc[:10505,:] test = df.iloc[10505:,:] # print(train.shape, test.shape) # 라벨인코더 # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # cols = train.select_dtypes(include = 'object') # for col in cols: # le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit_transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) # 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train,target,test_size=0.2,random_state=0) # 랜덤포레스트 from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf = RandomForestRegressor(random_state = 0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) # # LightGBM # import lightgbm as lgb # lg = lgb.LGBMRegressor(random_state = 0, verbose=-1) # lg.fit(X_tr,y_tr) # pred = lg.predict(X_val) #평가지표 RMSE from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(y_val, pred) # print(rmse) # 원핫 + 랜포 = 3779.676969452687 선택 # 원핫 + LGB = 4216.406340322749 pred_final = rf.predict(test) # 제출 submit = pd.DataFrame({'pred':pred_final}) submit.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv')

안녕하세요.LLM 관련 강의 잘 듣고 있습니다. 실무 적용에 많은 도움이 되고 있어 감사드립니다.강의 내용과 직접적인 연계는 아니지만, 강의를 듣는 중 궁금한 점이 생겨 문의드립니다.현재 문서 분류 강의를 들으며 생각해본 부분인데, LLM을 이용해 문서 분류가 가능한 것처럼, 퍼지 해시(Fuzzy Hashing)처럼 문서 간 유사도를 하나의 점수 형태(예: 0~100, 혹은 정규화된 점수 등)로 산출하는 것이 가능한지 궁금합니다.점수가 의미론적 유사도이든, 어떤 방식이든 상관없이, LLM이 두 문서를 입력받아 정량적 점수(Scoring Output)를 생성할 수 있는지 알고 싶습니다.만약 가능하다면, 어떤 방식으로 접근하는 것이 적절한지(예: 모델 형태, 프롬프트 전략, 파인튜닝 여부, 평가 기준 등), 방향성을 조언해주시면 도움이 될 것 같습니다.참고로 제가 언급한 퍼지 해시(Fuzzy Hashing)는 다음 개념을 의미합니다.퍼지 해시는 일반적인 해시 함수와 달리, 입력 데이터가 일부 변형되더라도 서로 유사한 해시 값을 생성하여 문서 또는 파일 유사도를 비교하기 위한 기술입니다.조언 주시면 감사하겠습니다.좋은 강의 계속 기대하겠습니다.감사합니다.

강의에서 '데이터 전처리2(인코딩, 스케일링)' 부분 중 인코딩 부분에 대해 질문드립니다. 영상 중 7분 50초 쯤에 심화 내용으로 train, test 데이터를 concat으로 합쳐서 원핫 인코딩을 하는 방법이 있다고 하셨습니다. 그런데 학습 과정에 이 합쳐진 데이터를 넣어서 해도 되는건가요? test 데이터를 모델에 넣어서 학습시키는게 맞는건지 헷갈려서 질문드립니다.

모바엑스텀 비밀번호 잃어버리면 못찾나요?

파이썬 및 vs코드가 안되면 그냥 이부분만 자료를 다운받아서 사용해도 무방한가요?

블로그 글쓰기에서 관련url넣는방법은없나요?파이썬 다운로드라는 키워드로 글을 작성시 중간중간에 파이썬 공식홈페이지 바로가기등 url을 만들수는 없는지, 아니면 이건 수동으로해야하는지 궁금합니다

질문드릴꼐 있는데, 다만든것을 에어테이블에 원하는 키워드를 넣어서 셋팅하고, 몇시간마다 자동으로 글쓰게 설정할수있나요?

안녕하세요강의 내용에는 제공해 주신 파일 중 아래 부분이 없는데 이부분을 넣는 것이 맞나요 빼는 것이 맞나요?확인부탁드립니다 - N8N_CORS_ORIGIN=https://n8n.도메인주소 - WEBHOOK_URL=https://n8n.도메인주소 - N8N_EDITOR_BASE_URL=https://n8n.도메인주소 - N8N_HOST=n8n.도메인주소이

안녕하세요. 해당 챌린지 자체에는 따로 강의 영상이 없는지 혹은 아직 업로드 전인지가 궁금합니다. 온라인 강의 7개는 다 수강한 상태입니다.

 streamlit run email_agent.py는 실행되는데 타이틀이 안 나오드라고요. source 부분 실행할 때 bin이 없어서 Scripts로 했어요. source 부분 실행하면 붉은 글씨로 실행이 안되네요.

안녕하세요. 49강 수강 중 질문이 있습니다. for table_name in TABLES.keys(): extract_from_postgres(postgres_schema, table_name) >> load_to_snowflake(snowflake_schema, table_name)현재 강사님이 주신 이 코드 기준 테이블 2개 tasks 2개 해서 총 4개의 tasks가 airflow tasks list의 결과로 반환되었는데요, 이때의 결과물인 tasks_id가 어떻게 만들어지는지 궁금합니다.조금 더 정확히는 forloop으로 task를 정의할 때 어떤 식으로 DAG가 이 task의 개수를 세고 네이밍을 하는지 궁금합니다.혼자 테스트를 해보고 싶어서 임의의 테이블 하나를 postgres:production에 추가하고 코드내부의 TABLES 딕셔너리에 제가 추가한 테이블의 스키마를 추가하였습니다. 이때 테이블이 총 3개가 되었으므로 airflow tasks list의 결과가 총 6개가 될 것으로 예상하였는데 여전히 4개로 나옵니다. 제가 놓친 부분이 있을까요?현재 production schema아래 3개의 테이블이 있는 상태입니다.airflow=# SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'production' AND table_type = 'BASE TABLE' ORDER BY table_name; table_name ------------------------ session_timestamp user_session_channel user_session_channel_2 (3 rows)감사합니다. 학습 관련 질문을 상세하게 남겨주시면 더 좋습니다. 예를 들어 이해가 안 가는 부분이 있다고 하면 강의에서 어느 부분인지 어떤 부분이 이해가 안되는지 등등 추가 정보가 큰 도움이 됩니다. 그리고 에러가 난다면 어떤 에러 메시지가 나오는지 같이 공유해주세요. 혹시라도 유사한 질문이 있었는지 먼저 확인 부탁 드리겠습니다. 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어갔으면 하고 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

10. Exception: RISC-V 레퍼런스 문서 분석 에 6분 40 초에서 나와 있는 excetpion 은 trap 을 포괄하는 계념이라고 하셨는데 , 그 근거를 알려주세요... arm spec 도 아니고 risc-v spec 을 에도 분명이 다르게 설명되어 있는데... "트랩(trap)이라는 용어를, 예외나 인터럽트로 인해 트랩 핸들러로 제어가 전환되는 상황을 나타내는 데 사용합니다."

안녕하세요시간이 별로 남지 않아 일단 강의만 후루루룩 본 상태라 이제 중요사항만 다시 반복하려고 합니다ㅠ pd.set_option('display.float_format, '{:.10f}.format()제 기억엔..이거랑 하나 더 있었던 것 같은데 외우라고 하셨는데ㅠ 강의를 일단 후루룩 본 상태라서ㅠ어디 강의에서 말씀하셨는지 기억이 잘 안나네요ㅠ (혹시 알 수 있을까요..) 그리고 저 코드랑 비슷한거 하나 더 해서 외우라고 하셨는데.. 그 나머지 하나랑.... 저게 어떤 상황에서 쓰는 코드인지 다시 질문드립니다데이터가 저런 식으로도 자주 나오는지도 궁금합니다! 좋은 강의 항상 감사드립니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요기출7회 작업형 3 강의 때는 accuracy_score 구할 때, target = test.pop('gender')을 하는 단계가 있었는데요, (아래코드)from sklearn.metrics import accuracy_scorefrom statsmodels.formula.api import logit​# 데이터셋 분할train = df.iloc[:210]test = df.iloc[210:]​# 1) 학습, test데이터를 사용해 예측 (0.5 미만: 0, 0.5 이상 1)model = logit("gender ~ weight", data=train).fit()target = test.pop("gender")pred = model.predict(test) > 0.5​# 2) 실제 값과 예측 값을 사용하여 정확도 계산acc = accuracy_score(target, pred)​# 3) 오류율 계산print(round(1-acc,3)) 지금 예시문제에서는 따로 없어서 작업형 3에서는 어떨 때 target = test.pop('gender') 를 해야하는지 궁금해요.

혹시 실습중에 Quota 초과되어서 호출 안되시는 분들은gpt-4o 대신 비용이 더 낮은 gpt-5-nano 모델로 호출해보세요저는 모델 바꾸니까 결제 안해도 호출은 되더라구요 (결국 여러번 시도하면 quota 때문에 막히긴합니다)https://platform.openai.com/docs/pricing

처음부터 다시 시작하면서self-hosted-ai-starter-kit 설치후 접속이 안됩니다모두 정상적으로 작동하는데n8n 접속이 안됩니다.Docker 도 정상적으로 되는 것 같은데 도움 부탁드립니다일단 도커를 초기화까지했습니다.다시 처음부터 시작해보겠습니다정말 어렵네요...ㅠㅠ강의내용대로 하나하나 잘 따라갔는데도 안되니...

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다.27강에서 Route53에서 도메인 구매 진행 시 "무료 플랜 계정으로는 도메인을등록하거나 이전할 수 없습니다."라고 나옵니다.강의 촬영 당시와 변경된 것 인지, 제가 잘 못하고 있는지 알 수 있을까요??

안녕하세요 딩코님, 클라우드 환경에서 비용이 발생하지 않는 올바른 테스트 방법에 대해 여쭙고자 질문 남깁니다. 제 스스로 느끼기에, 제가 프리티어로 사용하고 있는 EC2 인스턴스 내부에서 k6 스크립트를 실행하게 되면 EC2 과부화는 물론 RDS 에도 몇백만건의 데이터가 삽입이 되니 비용적, 컴퓨팅 자원적 문제가 발생할 것 으로 생각이 됩니다. 그래서 혹시 다음과 같은 방법으로 클라우드 환경 테스트를 진행하면 될지 여쭤보고 싶습니다.테라포밍을 통해 AWS EC2 + RDS 조합으로 서버 배포배포된 해당 주소로 제가 가지고 있는 노트북(EC2 아니고 제 로컬 PC) 터미널에서 k6 스크립트 실행이때도 비용문제가 발생하는지? -> 아니라면 저비용으로 테스트하는 국룰 방법을 좀 소개해 주시면 감사드리겠습니다 ! 강의 너무 재밌습니다 ㅋㅋㅋ 감사합니다 !

안녕하세요 아직 기본기가 없어서 너무 당연한 내용을 질문 하는건 아닌지 걱정이네요.. 32강 09:40에서 발생하는 Null Crash 에러 관련하여 이해가 잘 안되는 부분이 있습니다 .. 총 2가지 문의사항이 있습니다 :)i) 로그를 보면 Listen Server, Client A, Client B 가 로그인을 해서 총 3개의 Player Controller 가 생겼고 Player Index 를 Self 로 교체해서 각자 독립적으로 컨트롤러를 사용할 수 있게 되었는데 게임을 종료하면서 Listen Server 가 종료되었는데 Client A, Client B의 Playser Controller 는 살아있기때문에 Null Crash 에러가 2개 발생한건가요 ? ii) 그래서 is Valid 를 통해서 Listen Server를 종료하면 Mapping context 에 이벤트가 넘어가지 않아서 에러가 안나오게 수정을 하는건지 궁금합니다! 추가로 PlayerController 관련해서 서버쪽에서 보면 아래와 같이PlayerController 0, PlayerController 1, PlayerController 2 총 3개가 확인이 되는데 Clinet 0번과 Client 1번을 돌아가면서 확인을 해보면 둘다 PlayerController 0 만 확인이됩니다. PlayerContrller 는 플레이어마다 생성이 되는 걸로 알고 있는데PlayerContrller1, PlayerContrller2 가 확인이 되어야하는게 아닌지 궁금합니다! 감사합니다 :)