학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님, 쌩초보입니다..너무 기초적인 질문일 수 있는데요,, 문제 1-3 에서는 data = test 라는 과정은 필요 없나요? 1-2 적합한 회귀모형을 사용하랬으니, predict하는 과정만 있으면 된다고 이해하면 될까요 from statsmodels.formula.api import ols model = ols("design ~ c1 + c2 + c4 ", data=test).fit() print(model.summary())
[VOD] 6주 완성! 개발 실무를 위한 고농축 바이브코딩 (Cursor AI, Figma)
안녕하세요. 다름이 아니라 프롬프트를 실행 할 경우 매번 md 파일로 만들어져서 루트 디렉토리에 쌓이게 되더라구요. 이게 많아지면서 뭔가 자꾸 컨텍스트를 들고 가는지 요구사항을 제대로 못지키는 현상이 발생되는 것 같아 md-files를 만들고 옮겨두었더니 이젠 거기에 md 파일을 생성합니다. 이럴 경우 컨텍스트가 늘어나 원하는 프롬프트 요구사항을 제대로 이행하지 못하는게 맞을까요? 강사님이라면 해당 md 파일 생성은 하지말라는 프롬프트를 추가하셨을까요?
최고의 강의 너무나 감사합니다. 설치 시 에러가 있어 문의드립니다. !cd /content/automl/efficientdet; pip install -r requirements.txt note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ------------------------------ import inference # 강의영상에는 from keras import anchors 이지만 efficientdet 패키지의 keras 모듈이 tf2 로 변경됨. from tf2 import efficientdet_keras model = efficientdet_keras.EfficientDetModel(config=config) model.build((None, None, None, 3)) print('#### checkpoint name:', tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.summary() ValueError: File format not supported: filepath=/content/efficientdet-d0/model. Keras 3 only supports V3 `.keras` and `.weights.h5` files, or legacy V1/V2 `.h5` files.
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 앞 부분은 어찌저찌 완성시켰지만 2장 들어오면서 부터 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요.. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 출력됐습니다. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 봄.. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 10분 56초 부분에서 prompt 작성코드를 보면 text형식으로 작성되어있고 ChatPromptTemplate을 사용하고 있는데 지난 강의에서는 ChatPromptTemplate 은 message list형식으로 작성한다고 하셨었습니다. ChatPromptTemplate은 그냥 PromptTemplate과 달리 from_template을 사용하면 일반 text 형식 prompt도 처리가 가능한 구조인건가요? 그런거라면 굳이 PromptTemplate을 사용해야하는 이유가 있나요? ChatModel 이 아니라 LLM 일 경우는 ChatPromptTemplate.from_template으로 작성한 prompt는 동작하지 않는 건가요? RAG는 LLM이 아니라 ChatModel을 사용해야하는 이유가 뭔가요? LLM과 ChatModel의 차이를 multi-turn 처리 가능 여부로 보면 될까요?
질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다! [질문 전 답변] 1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? [예 | 아니요] 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [예 | 아니요] 3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [예 | 아니요] ( https://inf.run/DvsRD ) 4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 5. vagrant up 에서 발생하는 문제는 주로 호스트 시스템(Windows, MacOS)과 연관된 다양한 조건에 의해 발생합니다. 따라서 이를 모두 제가 파악할 수 없어서 해결이 어렵습니다. vagrant up 으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. ( https://inf.run/Ljaer ) [질문 하기] 맥북 m3 에서 2.4.베이그런트(Vagrant)+버추얼박스(VirtualBox)로 쿠버네티스 환경 구축하기 (모두, arm64 사용자)-v1.30 강의 따라하고 있습니다. cmd 명령어 모두 실행하고 tabby로 cp에 접속했는데 k get no 를 실행했을때 버전이 v1.30.0 라고 나오는데 잘못 설치한걸까요? 강사님 화면에선 v1.30.1 이라고 나와서요.. 그리고 ps -ef | grep sleep 쳤을때 나오는 것도 강의와 좀 다릅니다.
질문 답변을 제공하지만, 강의 비용에는 Q&A는 포함되어 있지 않습니다. 다만 실습이 안되거나, 잘못된 내용의 경우는 알려주시면 가능한 빠르게 조치하겠습니다! [질문 전 답변] 1. 강의에서 다룬 내용과 관련된 질문인가요? [예 | 아니요] 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? [예 | 아니요] 3. 질문 잘하기 법을 읽어보셨나요? [예 | 아니요] ( https://inf.run/DvsRD ) 4. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 5. vagrant up 에서 발생하는 문제는 주로 호스트 시스템(Windows, MacOS)과 연관된 다양한 조건에 의해 발생합니다. 따라서 이를 모두 제가 파악할 수 없어서 해결이 어렵습니다. vagrant up 으로 진행이 어렵다면 제공해 드리는 가상 머신(VM) 이미지를 import해서 진행하시기 바랍니다. ( https://inf.run/Ljaer ) [질문 하기] 맥북 m3 에서 2.4.베이그런트(Vagrant)+버추얼박스(VirtualBox)로 쿠버네티스 환경 구축하기 (모두, arm64 사용자)-v1.30 강의 따라하는중 ➜ 2.4 brew install --cask ./virtualbox-v7.1.10/virtualbox.rb ==> Auto-updating Homebrew... Adjust how often this is run with `$HOMEBREW_AUTO_UPDATE_SECS` or disable with `$HOMEBREW_NO_AUTO_UPDATE=1`. Hide these hints with `$HOMEBREW_NO_ENV_HINTS=1` (see `man brew`). Error: Homebrew requires casks to be in a tap, rejecting: ./virtualbox-v7.1.10/virtualbox.rb (/Users/jiyook/Documents/workspace/_Lecture_k8s_starter.kit-main/ch2/2.4/virtualbox-v7.1.10/virtualbox.rb) To create a tap, run e.g. brew tap-new <user|org>/<repository> To create a cask in a tap run e.g. brew create --cask <url> --tap=<user|org>/<repository> ➜ 2.4 이렇게 오류가 납니다.
작업형 2 머신러닝 모의2번 문제에서 labelencoder할때, 명령어가 le = LabelEncoder()로 지정하고 아래와 같이 transform할때 fit을 넣고 다음에는 안넣는데, 추측하기로는 train 데이터에서 object 유니크 수를 파악하고 이에 맞는 것으로 변형하기 때문에 fit을 쓴것 같습니다. 그렇다면 trian이랑 test랑 유니크 수가 다르다고 하면 아래와 같이 쓰면 안되지 않나요? 아니면 알아서 잘 수치화가 진행되는걸까요? 일전에 강의에서는 train과 test에서 유니크 수가 다르면, 두 데이터를 상하로 합쳐서 같이 적용하고 나눈다고 들었어서 여쭤봅니다. train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])
