문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 강사님, YouTube 공식 API를 이용한 자막 추출 과정에서 문의드립니다. 3단계에서 "Forbidden - perhaps check your credentials?" 오류가 발생하고 있습니다. 2단계에서 item을 성공적으로 추출한 것으로 보아 Google 설정 자체는 문제가 없는 것 같은데, 3단계에서만 이러한 오류가 발생하여 원인을 파악하기 어렵습니다. 혹시 스크린샷에 보이는 5번 scope 설정 부분이 문제일까요? 이 에러 상황을 해결할 수 있는 방법이 있을지 여쭙니다. 감사합니다. n8n 설치 정보 안내 n8n 버전: 데이터베이스 종류 (기본값: SQLite): n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main): n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등): cloud 운영 체제:
강사님, 안녕하세요. 강의를 통해 n8n의 기본 개념과 활용 가능성에 대해 잘 이해할 수 있었지만, 개인적인 자동화 워크플로우를 직접 구축하는 과정에서 몇 가지 조언을 얻고자 질문드립니다. 특히, ArXiv RSS 피드를 활용하여 제가 설정한 분야(예: cs.ai , cs.cv ) 및 키워드(예: 멀티모달 LLM, 비디오 VLM 등 )에 해당하는 논문들을 매일 아침 자동으로 요약하고, 그 내용을 메일 또는 슬랙으로 받아보는 워크플로우를 구현하고 싶습니다. 강의에서 제공된 워크플로우들은 완성된 형태로 구성되어 있어 전체적인 흐름을 이해하는 데는 큰 도움이 되었으나, 실제로 제가 원하는 기능을 처음부터 하나씩 구현해나가려니 노드 구성과 각 단계별 설정에 대한 감을 잡기 어려운 부분이 있습니다. 이러한 목표를 달성하기 위해, 다음과 같은 부분에 대해 강사님의 구체적인 조언을 얻고 싶습니다. 바쁘시겠지만, 위 질문들에 대해 조언을 해주시면 워크플로우 구축에 큰 도움이 될 것 같습니다. 감사합니다
(base) C:\Users\DD_soft> python Python 3.12.7 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Oct 4 2024, 13:17:27) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 이때문에 64bit가 유지됩니다 ㅠㅠ
라벨 인코딩 하는 과정에서 le.fit_transform(train[col])을 한 뒤에 le.fit_transform(test[col]) test에 fit_을 같이 붙여버렸습니다. col인 상권유형의 개수(unique)가 train과 test 차이가 둘다 a b c d e f 6개로 같았으면 성능평가에 지장 없을까요? 지장이 있다면 감점이 크게 될지 궁금합니다.
어차피 지나간 시험이지만.. 여기저기 후기랑 카페를 둘러보니 논란이 많아서 물어볼수밖에 없네요.. 타겟값에 결측치를 0으로 제거했다고 되어있으면 결측치를 제거해야하는건가요.? 그냥 진행해도 무방한가요? 저는 원핫인코딩하고 렌덤포레스트만 해서 600대인가 500대 인가 기억은 잘 안나지만 딱 기본만 하고 제출했거든요... 딴짓님의 의견이 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 아 뭔생각이었는지 인코딩깜박하고 모델돌렸다가 오브젝트 컬럼 오류 뜨길래 그냥 드랍하고 모델돌렷는데 .. 이러면 아예 40점 다 날라가나요..? ㅠㅠ 2유형 빼고 나머지 4문제맞췄는데 이거때메 떨어져야하나요 ..
pd.DataFrame({"pred":pred}).to_csv("result.csv", index=False) 2유형 제출할때 마지막 csv 만드는 코드를 submit에 담지않고 저렇게만 해도 되나요?? pred=rf.predict(test) pd.DataFrame({"pred":pred}).to_csv("result.csv", index=False) 마지막 2줄을 이렇게만 작성해서 제출했습니다 read_csv로 파일 확인했을땐 test데이터와 size는 동일했습니다
시험문제에 'gas_totl(taeget)의 결측치는 0으로 대체했다' 라고 명시되어있는데 다들 뭐 삭제해야하니 평균 중앙값 처리해야하니 하는데.. 어떻게 생각하시나요.. 솔직히 isnull에도 안잡혀서 그냥 처리됐구나 하고 넘어갔는데 불안감 조성하니까 착잡하네요.. 작업형1-3빼곤다맞았는데.. 이전에도 타겟값에 결측치있거나 그런문제가 있었나요? 추가로 작업형2 질문이 있습니다만.. submit.to_csv('result.csv',index=False) 제출 print(test.shape, submit.shape) result = pd.read_csv('result.csv') print(test.shape, result.shape) 이렇게 했는데 제출 한후에 파일 불러와서 형식이랑 result랑 테스트쉐잎 확인했는데 제출한 후에 확인해도 상관없는걸까요?? 그리고 이렇게 해도 괜찮은지도 질문드립니다.
이슈였던 결측치(0) 전처리 작업없이 그대로 두고 가장 기본적으로 라벨인코딩 / 랜덤포레스트 적용했는데, 평가 점수가689 나오더라구요...!! 가장 기본적으로 해야되는 것들만 적용해서 나온 점수인데, 많은 분들 점수대는 400후반 ~ 500중반 미만으로 나왔다고 해서 조금 걱정이 듭니다ㅠ 간격에 대해서 기준은 없지만, 600후반으로 나와도 어느정도 점수는 받을 수 있을까요~~??! 선생님 덕분에 빅분기 시험에 대해서 포기하지 않고 끝까지 공부하여 시험까지 잘 마무리한 것 같습니다~! 여러 질문들에 대해서 빠르고 친절한 답변도 항상 감사했습니다!!^^
문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 이렇게 나오는데 이유가 뭔지 알고 싶습니다 사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 n8n 설치 정보 안내 n8n 버전: 데이터베이스 종류 (기본값: SQLite): n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main): n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등): 운영 체제:
1유형 2유형 3유형 시험 복기는 없을까요 ? 1유형 1-1번 / 1-2번 40만 ? 43만 ? / 20만 1유형 2번 1유형 3번 2유형은 RMSE 530정도 나왔습니다. 근데 결측치 이야기가 있던데 isnull().sum() 했을 때 타겟 변수에 결측치가 없었는데, 결측치는 0으로 표시된다? 라는 내용이 있긴 했으나.. 별도 결측치 처리를 안 했는데 여러분은 어떻게 하셨나요? 그리고 3유형에 오즈비 구하는 문제에 값이 2 증가한다는 가정이 있었나요 ?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 타겟에 결측치가 있는 것에 대해 처리를 안하고 제출했는데 그러면 무조건 틀리나요..?ㅠ 점수는 잘 나왔습니다
문제 / 오류 / 질문에 대해 설명해 주세요 오류 메시지가 있다면 작성해 주세요 사용 중인 워크플로우를 공유해 주세요 강의에 사용한 워크플로우 파일 어디 있나요. 그리고 강의파일 어케 업로드 하고 사용하는지 사전에 알려줘야 하지 않나요. 강사님 본인은 다 아니깐 그냥 할 수 있다고 하지만 수강생은 모르는데 그렇게 강의 진도만 나가면 어떻게 하시는 건지 이해가 좀 안되네요. 파일을 보니 json으로 되어 있는데 그러면 n8n에서 어떻게 적용하는지도 알려주세요. 그리고 화면 글씨가 너무 작게 보여 불편해요 ㅠㅠ 앞으로 동영상 강의 제작하실 때 참고하세요. n8n 설치 정보 안내 n8n 버전: 데이터베이스 종류 (기본값: SQLite): n8n 실행 프로세스 설정 (기본값: own, main): n8n 실행 방식 (예: Docker, npm, n8n cloud, 데스크탑 앱 등): 운영 체제:
