안녕하세요 선생님.. 구글클라우드로 알려주신것처럼 사용했는데요 (3월달쯤)무료크래딧 받고, 하루이틀 사용하다가 그 뒤에는 그냥 로컬로 사용했습니다.그런데 오늘보니까 6만원이 미납됬다고,. 그래서 결제를 하라고 하는데. 이거 결제해야하는건가요? ㅠ거의 쓰지도 않았는데, 그냥 과금이 되버리는건지 어째야하나요ㅜㅜ

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SS proposal 영역과 GT가 많이 겹칠 수록 그 이미지가 잘 탐지되었다는 것은 알겠습니다. 다만 하나의 예시로 SS proposal은 'TV'를 예측하고 GT의 경우에는 '사람'을 예측했다면 그것은 잘못된거라 생각하는데 GT에는 label 명이 명시가 되어있지만 SS proposal의 경우에는 그런 부분이 어떻게 설정되는가요? - 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.

labelme를 이용해서 CRAFT 학습용 커스텀데이터셋을 만드려고 하는데선생님이 제공해주신 CRAFT 디텍션 커스텀데이터셋 처럼935 362 1034 362 1034 411 935 411 "YG9X2G"좌표 "정답" txt 파일로 안나오고json 파일로 저장이 되는데어떻게 해야되나요?

안녕하세요. 강사님. yolov5(yolov8) val.py 결과 저장 질문드립니다.아래와 같이 val.py 를 수행한 결과를 엑셀에 저장하려면 어떻게 해야 하나요? results = model.val()로 val을 수행하고, print(results.class_result(class_index))로 클래스의 precision, recall, map50, map50-95값을 확인할 수 있었습니다.하지만 Images, Instances 값은 어디서 가져와야 하는지를 모르겠습니다...그리고, conf_matrix = results.confusion_matrix.matrix로 cm을 가져왔는데, yolo val 에서 제공하는 box precision, box recall 값과cm 을 통해 계산한 precision, recall 값에 차이가 있는데, 왜 그런지 모르겠습니다.yolo 문서 상으로는 box precision, recall은 IoU 만 중요시하고, class의 정답 유무는 중요시하지 않다고 하는데,보고서나 발표자료에는 yolo의 box precision, reall을 평가지표로 삼아야 하는지, 계산한 precision recall 값을 지표로 삼아야하는지 모르겠습니다.답변 부탁드립니다. 감사합니다. 

안녕하세요 수업 너무 잘 듣고 있습니다.수업중에 "변동성이 너무 크면, 통계적으로 접근하기 어려운 데이터가 된다"는 말씀을 주셨는데 왜 그런지 직관적으로 이해가 되지 않아서 질문드립니다.변동성이 너무 큰 상황에서도 많은 반복을 하면 예상하는 margin을 기대할 수 있는 것이 아닌가 싶은 생각이 들기도 합니다.설명 기다리겠습니다. 감사합니다. 

계정을 Paid 계정으로 신용카드로 인증하여 업그레이드 하였는데 계정은 Azure 구독1 으로 설정되어있습니다.설정에 들어가서 기본 구독 필터를 확인해보니 Azure 구독1으로 설정 되어있고 변경 할 수 없게 고정 값으로 되어있습니다.감사합니다... 

범주형 변수를 라벨인코딩 후 수치형변수와 같이 스케일링을 진행하였는데 문제가 되나요?

수치형 변수는 minmaxscaler, 범주형 변수는 라벨인코딩을 사용했고모델은 randomforestregressor를 사용하였습니다.max_depth나 n_estimator는 바꿔봐도 기본값과 큰차이 없거나 MAE값이 더 올라가서random_state값만 지정해주고 따로 튜닝은 하지 않았습니다. 다른분들 후기를 보니 범주형 변수중에 name컬럼은 유니크값이 2개여서 name컬럼은 원핫인코딩, 나머지는 라벨인코딩 하신분들이 계시더라구요. 저는 MAE값이 116정도로 나왔고 이대로 제출했는데 다른분들은100대로 나오신분들이 많이 계신거 같아서 혹시 감점요소가 있을지 궁금합니다.   

안녕하세요.8회 작업형 2 관련해서 회귀문제라서1.수치형 변수에 대해 minmaxscaler2.범주형 변수에 대해 원핫인코딩 후3.RandomForestRegressor(random_state=0) 학습결과를 제출했는데 적합한 모델로 돌린것인지 궁금합니다*  random_state=0 미작성시 mae값이 더 좋았는데 다시 생각해보니 에러값이라 작을 수록 좋은데 헷갈려서 '0' 적용한 값으로 제출했네요 결과 제출 시에는test 데이터 행 개수 2064개 동일한것은 확인하였고sklearn.metrics import mae 적용한값이 0.0000*** 소수점으로 출력된것으로 기억하는데다른 분들 93,94는 아니었던 것 같아서 이런경우에는 오답처리되는 것인지 문의드립니다;;

강의해주신 내용/ 기출분석이랑 굉장히 비슷했던 거 같아서시간관계상 MAE도 돌려보지못하고..그냥 result 저장하고 제출했는데 ㅠ 랜덤포레스트 회귀/원핫인코딩/칼럼수는 2064개 인가로 문제없었구요, pred는 잘 출력되었습니다. 문제가 될까요?ㅠㅠ MAE로 확인도 못해봤네요