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해결됨
미국 빅테크 프론트엔드 시스템 디자인 실전: 단순 구현자로 남지 않기 위한 프론트엔드 개발자를 위해
먼저 좋은 강의 감사합니다. Monolith와 Modular 까지는 코드나 폴더구조들이 대충 상상이 가는데 MFE 1 강의를 들었을때 필요성이나 고려사항 등등 이론적으로 이해를 했으나 강의 2에서 remote나 shell 은 설명만으로 어떤식으로 프로젝트가 세팅되는지 이해가 잘안되네요. 정말 간단하게 코드 구현하는 강의 추가해주시면 안될까요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요. ctrl + / (주석처리 단축키)를 굉장히 유용하게 쓰고 있는데 시험장에서 해당 단축키 활용이 불가능한 경우가 많은지 여쭤보고싶습니다. 또한 실기시험 응시 pdf에 나와 있는 내용을 시험 당일 감독관분께 문의드려도 알려주시는지 궁금합니다. 현재 단축키 안될 때 해결방법을 제가 시험볼 때 까먹었을 수도 있을 것 같아서 문의드립니다.. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
에어비엔비 가격 문제 풀이 영상 라벨인코딩 할때 언제 concat하고 언제는 안해도 되는지 잘 모르겠어요 set(train['neighbourhood']) == set(test['neighbourhood']) 이 코드에서 False가 나와서 범주형이 서로 다르기때문에 concat을 해야한다고 이해했는데, 이 문제에서는 그냥 바로 train, test에 인코딩하네요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 강사님 강의에서는 전부 1번 방식으로 바로 제출하는것으로 방법이 나와있는데 틀린부분을 생성형AI와 같이 학습해본 결과 지속적으로 2번 방식처럼 train, target으로 한번 더 학습하고 테스트 파일을 예측하는게 더 낫다고 나오더라구요 2번으로 하는 경우에는 더 유의미한 차이가 있는걸까요? 아님 그냥 원래 방식대로 1번처럼 진행하는게 나을까요?
해결됨
[무료 Live] ChatGPT 말고 젠스파크! 비개발자가 가장 쉽게 쓸 수 있는 AI 실전 라이브
(사진)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
print("===== target 빈도 =====") print(train['Credit_Score'].value_counts()) target 빈도를 확인해서 뭘하고자했는지 기억이 안나 질문드립니다.
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 React.js 실전 프로젝트 - SNS 편
안녕하세요 정환님. 저는 정환님의 강의를 모두 구매해서 수강하고 있는 수강생입니다. 현재는 바이브 코딩 강의를 제외한 강의들을 모두 수강했고, 지금은 복습을 진행하고 있습니다. 복습과 함께 프론트엔드 신입 지원용 개인 프로젝트를 준비하고 있는데, 정환님께 배운 내용을 최대한 활용해 보고 싶어서 질문드립니다. 개인 프로젝트 기술 스택은 Next.js + TanStack Query + Supabase 기반으로 생각하고 있습니다. 1. 제가 이전에 영어학원에서 근무한 경험이 있어서, 그 경험을 바탕으로 영어와 관련된 서비스를 만들어보려고 합니다. 예를 들어 영어 원서 학습 서비스나 영어 단어장 서비스 등을 생각하고 있는데, 이런 주제가 프론트엔드 신입 포트폴리오용 개인 프로젝트로 적절할지 궁금합니다. 2. 혹시 프론트엔드 신입 포트폴리오용으로 추천해 주실 만한 프로젝트 주제가 있을까요? 3. 현재 React, TypeScript, Next.js, TanStack Query를 학습하고 복습 중입니다. 신입 프론트엔드 개발자로 취업하기 위해 어느 정도 수준까지 준비하는 것이 좋을지, 그리고 추가로 공부하면 좋을 부분이 있다면 조언 부탁드립니다. 4. 정환님의 바이브 코딩 강의를 수강한 이후에는 AI를 활용한 프로젝트도 하나 진행해 보고 싶습니다. 프론트엔드 신입 포트폴리오 관점에서 추천해 주실 만한 AI 프로젝트 주제가 있을까요? 5.포트폴리오를 준비하는 입장에서 아래 항목들의 우선순위를 어떻게 가져가는 것이 좋을지도 궁금합니다. 현재 준비 기간이 넉넉하지 않아 세 가지를 모두 진행하지 못할 수도 있다는 생각이 들어서, 어떤 순서로 준비하는 것이 가장 효과적일지 조언 부탁드립니다. 1) 개인 프로젝트 2) AI 프로젝트 3) 팀 프로젝트 질문이 많았는데 시간 내어 읽어주셔서 감사합니다. 정환님 강의를 통해 정말 많은 도움을 받고 있습니다. 항상 좋은 강의 만들어주셔서 감사드립니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
결측치를 처리하지 않고 그냥 랜덤포레스트를 돌리니깐 0.8933이 나오더라구요 처리하지 않아도 되는걸까요? import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/laptop_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/laptop_test.csv") target= train.pop('Price') df=pd.concat([train,test]) df=pd.get_dummies(df) train=df.iloc[:len(train)] test=df.iloc[len(train):] from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.1, random_state=0) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor rf=RandomForestRegressor(random_state=0) rf.fit(X_tr,y_tr) pred1=rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import r2_score print(r2_score(y_val, pred1)) pred=rf.predict(test) result=pd.DataFrame({ 'pred':pred }) result.to_csv('result.csv',index=False) pd.read_csv('result.csv')
해결됨
[단테랩스] Hermes × Codex 로 세우는 나만의 AI 가상 오피스 (8주 마스터 과정)
고생많으십니다. /new memory-study를 하고 hermes sessions list 로 생성된 세션을 확인했는데 생성이 되지 않습니다. 세션이 아에 생성이 안되는게 아니라 간혈적으로 생성이 되고 있었고 /new 로는 아직 한번도 생성이 안되고 있는데 왜 이런걸까요 ㅠ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
import pandas as pd train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_test.csv") target=train.pop('Drug') df=pd.concat([train,test]) df=pd.get_dummies(df) train=df.iloc[:len(train)] test=df.iloc[len(train):] 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=2022) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf=RandomForestClassifier(random_state=2022) rf.fit(X_tr, y_tr) pred1=rf.predict(X_val) import lightgbm as lgb lg=lgb.LGBMClassifier(random_state=2022,verbose=-1) lg.fit(X_tr, y_tr) pred2=lg.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, pred1, average='macro')) print(f1_score(y_val, pred2, average='macro')) lightgbm으로 진행해서 random_state=0으로 진행하면 0.9415가 나오고 42나 2022나 로 바꾸면 1.0이 나오는데 random_state를 0으로 해야할까요 42나 2022로 해야할까요
미해결
In the vast landscape of online interaction, few platforms have captured the raw, unscripted essence of human connection quite like Omegle. For the uninitiated, it might seem like a simple concept – talk to strangers. But beneath that surface lies a fascinating and often unpredictable world, offering glimpses into diverse perspectives and unexpected encounters. If you're curious about diving into this unique experience, here’s a friendly guide to getting started. Introduction: What is Omegle? At its core, Omegle is a free online chat website that connects users anonymously with other random users for one-on-one text or video conversations. Think of it as a digital blind date, but with the option to instantly disconnect if things aren’t gelling. Its appeal lies in its spontaneity – you never know who you’ll meet or what the conversation will entail. It's a platform built on the premise of random encounters, offering a unique blend of excitement and occasional peculiarity. You can find your way to this intriguing platform by searching for "Omegle" or by visiting Omegle . Gameplay: The Art of Random Connection Playing Omegle isn't about winning or losing; it's about experiencing. Here’s a breakdown of how it works: Access the Platform: Head to the Omegle website. You'll be greeted with a simple interface. Choose Your Mode: You have two primary options: Text Chat: This is the classic Omegle experience, allowing you to type messages back and forth. It’s a good starting point for those who are a bit more hesitant about video. Video Chat: For the more adventurous, video chat adds a visual dimension to your interactions. Be prepared for anything! Add Your Interests (Optional but Recommended): This is a crucial step! You can enter keywords or "interests" that you'd like to share with your potential chat partners. For example, if you love "gaming," "movies," or "philosophy," adding these will try to pair you with others who share similar interests, significantly increasing your chances of a more engaging conversation. Start Chatting! Once you click "Start a chat," you'll be instantly connected with a stranger. A simple "Hi!" or "How's your day?" is often a good icebreaker. Disconnect and Reconnect: If a conversation isn’t going well, or if you simply want to move on, just click "Stop" or "New chat." There's no obligation to stay, and this quick exit is a fundamental part of the Omegle experience. Tips for a Rewarding Experience Be Respectful and Polite: The golden rule of online interaction applies here. Treat others as you’d like to be treated. Set Your Boundaries: If something makes you uncomfortable, don't hesitate to disconnect. Your safety and comfort are paramount. Use Interests Wisely: As mentioned, interests are your best friend for finding meaningful connections. Don’t just leave it blank! Be Open-Minded: You’ll encounter people from all walks of life. Embrace the diversity and be prepared for different viewpoints. Practice Your Conversation Skills: Omegle is a great low-stakes environment to work on your ability to talk to new people, ask open-ended questions, and keep a conversation flowing. Have Fun and Don't Take It Too Seriously: Remember, it's all about random encounters. Some will be great, some will be fleeting, and some might be a bit odd. That's part of the charm! Conclusion Omegle, for all its quirks, offers a genuinely unique platform for exploring the vast and varied tapestry of human connection. It’s an exercise in spontaneity, a test of conversational wit, and a window into perspectives you might never otherwise encounter. By approaching it with an open mind, a respectful attitude, and a willingness to simply "see what happens," you can uncover some truly interesting and memorable experiences in this digital melting pot. Happy chatting!
해결됨
한 입 크기로 잘라먹는 Next.js
'@/styles/globals.css' 부수 효과 가져오기에 대한 모듈 또는 형식 선언을 찾을 수 없습니다. 이거 자꾸 발생하면서 css 가 안먹히는데 해결방법좀요 경로에 파일은 존재함
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
랜덤포레스트로 돌리다보니 test_size=0.05로 했을 때 가장 에러가 작더라구요.. 근데 이렇게 test_size를 작게 둬도 되는걸까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # 레이블 인코딩, 랜덤포레스트: 807.8000397227841 # 원핫 인코딩, 랜덤포레스트: 819.45688399024339 # 레이블 인코딩, lgb: 779.846084731424 # 원핫 인코딩, lgb: 786.6443289033147 # 모델은 lgb로 선택 # 모델 선택 후 튜닝, 결측치 처리 유무, 인코딩 유무 확인하며 성능 비교하기 # 튜닝 X -> 더 높아짐 # 결측치 0으로 처리, 카테고리로 인코딩: 772.4958384891883 # 결측치 처리 X, 카테고리 인코딩: 768.6458172187305 # 결측치 처리 X, 레이블 인코딩: 782.66052200386 # 결측치 0으로 처리, 레이블 인코딩: 779.8460847311424 위의 과정을 거쳐 lgb모델, 결측치 처리 X, 카테고리 인코딩으로 선택하여 진행하였는데, 이렇게 하는 것이 맞는지 확인차 질문드립니다 !!! 그리고, 다 선택 후, train, target 전체 데이터로 재학습 후 test 예측하는 것이 더 좋을지 질문드립니다 !
미해결
AWS Certified Solutions Architect - Associate 자격증 준비하기
이번년도까지 열심히 들으려고 합니다. 수강연장부탁드립니다ㅠㅠ 감사합니다!
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, train 데이터에는 없지만 test 데이터에는 있는 범주형 데이터를 인코딩하기 위해서 train test를 다 합친 후에 인코딩을 수행하는 것으로 알고 있는데요, (라벨인코딩, 원핫인코딩) 만약 train test 두 데이터를 합친 데이터를 fit 하고 train, test 별로 transform 하면 이것도 결국엔 Data Leakage가 되는 것이 아닌지 여쭙고 싶습니다. 만약 시험 환경에서 저런 상황이 나타난다면 Data Leakage는 감수하고 인코딩을 수행해야 하는 것인지 궁금합니다. 감사합니다.
미해결
[기초 1부] OpenClaw.AI 마스터 클래스: Gemini와 Docker로 만드는 나만의 자율형 AI 에이전트
(00:50) config 안에 이미 폴더가 많이 있어요. 이렇게 다르면 수업을 어떻게 따라 가나요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
# 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 7회에서 젠더를 타겟으로 빼 놓았는데요 # 1) test데이터에서 design값 계산 test['pred_design'] = model.predict(test) # 2) test데이터에 대한 RMSE 계산 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error rmse = root_mean_squared_error(test['design'], test['pred_design']) round(rmse, 3) 9회 디자인은 타겟으로 빼놓는게 아닌가요? 타겟을 했더니 에러가 나서 ㅠㅠ 잘 모르겠습니다 알려주세요
미해결
RAG 마스터: 기초부터 고급기법까지 (feat. LangChain)
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요.
미해결
Pytorch 를 활용한 딥러닝 Part 1 기본 알고리즘 A to Z 마스터
먼저 강의는 정말 잘 듣고 있습니다. 강의 내용을 주로 들으면서 따로 궁금한 점들을 인터넷에 나와있는 다른 정보를 찾아가면서 해결해 나아가니 습득이 잘 되는 것 같습니다. 문의 사항은 다음과 같습니다. 17강 강의 마지막 부분 (강의 동영상 16:00 부분) 에서 feature 에 대한 y 값이 0 0 0 0 1 1 1 1 1 이 되는 그래프를 직접 그리신 다음 선형회귀 직선을 그리셨는데, 기울기가 음이 되도록 좌상향 직선을 그리셨습니다. 이부분이 많이 헷갈리는데, 지금까지 선형회귀를 학습한 내용을 생각하면 오차가 최소화되어야 하기 때문에 기울기가 양이 되는 우상향 직선이 되어야 하는 것이 아닌가 생각합니다. 이에 대한 답변 부탁드립니다. 강의 막바지 내용이고 다음 강의에서 다룰 내용이라 그냥 그러려니 하고 넘어갈 수도 있는데 (아직 18강 강의를 듣기 전입니다.) 혹시나 해서 문의드립니다. 감사합니다.
