강사님의 강의들을 잘듣고 있습니다. 정말 실무에 도움이 될까하고 듣고있는데 아직 다듣지는 못하고 있지만 도움이 될것 같습니다. 하지만 실무에서 접하는 내용은 또 강의와 깊이가 다를수 있기에 이렇게 실례를 무릅쓰고 문의 드립니다. 제가 있었던 기업에서 전에 쓰던 기법이였는데 그때는 그냥 그렇게 넘어갔지만 강사님의 강의를 듣고 그때 그런 것이 맞았나 복기하고 공부하고 싶어서 질문드립니다. 먼저 대략은 머신러닝 알고리즘을 두개를 돌리는데 하나는 기초 속성을 가지고 lightgbm으로 분류 작업 (1,0) 속성으로 예측을 합니다. 그리고 그 결과중 y_proba를 가지고 k-means 군집화를 하여 군집 클러스트링을 만들려고 합니다. 0) 여러 학습을 할 속성을 전처리해서 가지고 옵니다. 속성을 많은데 뒤에 예측을 하는 20개의 결과 값을 속성과 함께 자지고 온뒤 나중에 원본값은 대략 저렇고 속성 1----- 속성30 , y_test 1, ... y_test 20 . . . 나중에 y_test 1 부터 y_test20 까지 20개의 예측을 하려고 모델을 만듧니다. 1) LightGBM 으로 분류작업을 합니다. (for 문을 돌아 20개의 예측 즉 모델을 만듭니다.) x_tr1 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30 y_test1 0 1 1 ..... 0. 1 . . . x_tr15 속성1 속성2 속성3 ...... 속성30. y_test20 1 0 1 ..... 1 . . . 2) Y_test1. y_pred1 y_proba1 0 1 0.91 1 1 0.43 1 1 0.73 0 1 0.80 . . . Y_test15. y_pred20 y_proba20 0 1 0.34 1 1 0.35 1 1 0.73 0 1 0.91 . . . 3) 군집화(k-means) 를 위한 데이터를 만듭니다. Y_proba1. ......... Y_proba20 0.91 .... 0.34 0.43. .... 0.35 0.73 .... 0.73 0.80 .... 0.91 4) 제가 재기하는 문제는 다음입니다. 군집화를 위한 데이터를 분류의 결과값중 하나인 y_proba를 써도 되는 건지? 왜냐하면 y_proba는 그 맞는지에 대한 확률 값이 아니고 그 값을 예측하기 위한 신뢰도 아닐까요? ( 예전 현업들은 그 값(y_proba)들을 최종 확률 [즉 맞는 확률 예를 든다면, 암에 걸릴 최종 확률] 로 알고 있더군요. ) 즉 1 = 예측 0 = 정답 y_proba = 0.9 라는 의미는 0.9의 신뢰혹은 확신으로 예측을 했으니 결과로 틀렸다. 라는 개념인데 이것을 마치 (암에 걸릴 확율이 90% 야)의미 있는 값의 나열로 보고 군집을 하려는게 과연 의미있는 결과로 군집이 될지 의문입니다. 저희가 붓꼿꽂데이터로 클러스트링으로 군집을 하지만 그 속성들로는 너비같은 관련이 있는 속성을 쓰잖아요. 하지만 제가 보내드린 예는 속성이 0.91이라는게 예측이 틀리건 맞건 그냥 그 예측을 위한 신뢰확률성인데 말이죠. 즉 군집화를 위한 기초 값들이 y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.91 0.43 0.80 . . . y_proba1. y_proba2 .... y_proba 20 0.32 0.62 0.65 있다면 의 값의 의미는 예를 들어 하나의 로의 하나의 로 의 의미가 0.91 이라 한다면 이건 앞서 lightgbm 예측이 틀린 경우와 맞는 경우를 구분할수 없는 숫자들의 나열 아닌가요? 물론 열로 쭉 늘어 놓은 패턴으로서의 군집을 하려는 의미는 있을지는 모르겠으나... 전문가의 선생님의 의견을 꼭 듣고 싶네요. 주말에 이렇게 질문드려서 죄송해요. 그냥 열정이라고 생각해 주시면 좋겠어요, 더운데 몸 조심하세요.
러버블과 n8n과 같은 것을 연동하는 이유는 무엇일까요? 러버블로 프로젝트 제작을 해봤는데요. 유뷰트 스크립트를 가져오려고 외부 라이브러리를 설치해서 스크립트를 가져오게 하는 방법을 사용하려고 하고 있는데요. 계속 스크립트를 가져오지 못하고 있습니다. 이와 같은 경우는 러버블이 할 수 없는 영역이라고 봐야 할까요?
안녕하세요, 강사님. 아래와 같이 End-Point에 생성이 안되어서 문의드립니다. 강사님처럼 Legacy serving 창이 뜨지도 않을 뿐더러 [use model for inference]를 클릭해서 생성하려고 해도 아무런 반응이 없더라구요. 제가 설정에서 뭔가를 잘못한 것일까요?? 아니면 현재 구독이 무료 계정이라서 그런걸까요..? 마지막 강의까지 다 와서 막혀버렸네요 ㅠ
1. 앱 라우터에서는 왜 페이지 이동 전에 프리패칭(prefetching)이 이뤄지지 않는 것처럼 보일까요? 페이지 라우터(Page Router) 방식에서는 링크가 뷰에 등장하면 해당 링크의 JS 번들이 자동으로 프리패칭되는 것으로 알고 있습니다. 그런데 앱 라우터의 동작 구조를 설명한 도식(2번 사진)에서는, 사용자가 실제로 페이지 이동을 요청한 이후에 JS 번들과 RSC Payload를 받는 것으로 표현되어 있습니다. 페이지 라이팅과 달라진 점이 RSC payload를 보내주는 것이라 하셨는데 도식에서는 언제 JS 번들을 보내주는지에 차이가 있어보여서 질문드립니다. 2. 앱라우터 방식에서 클라이언트 컴포넌트만 JS 번들에 포함된다는 설명과 관련해서, 다음 내용이 맞는지 확인 부탁드립니다. 초기 접속 시 서버에서 서버컴포넌트를 RSC 페이로드로 해석하고 완성된 HTML을 보내준다. 초기 접속 시 브라우저는 해당 페이지의 클라이언트 컴포넌트 JS Bundle만 받는다. 이후, JS Bundle과 HTML을 하이드레이션 한다. 페이지 전환 시, 새로 이동하는 페이지의 JS Bundle과 함께 서버 컴포넌트에 대한 RSC Payload도 함께 받아 브라우저에서 조합된다. 즉, 페이지 전환 전에 프리패칭이 없다. 이렇게 이해하는게 맞을까요?
google colab 오픈 하여 새노트를 열면 로드 에러가 발생합니다. 어떻게 해야 하나요? ============================= A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed. at $ L.PE [as constructor] ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-static/common/a17fd496db698d4637390557595457ce/external_binary_l10n__ko.js:1733:732 ) at new $L ( https://ssl.gstatic.com/colaboratory-
seo 관련해서 궁금한게 있습니다. seo 최적화라는게 크롤링 봇이 서버에서 렌더링된 html을 크롤링하고 인덱싱하는걸로 알고 있습니다. 만약 서버 fetch 를 했지만 data 자체는 렌더링하지 않은 경우는 크롤링 봇이 어떻게 인식을 하는지 궁금합니다. 예를 들어 서버 fetch를 했지만 아래와 같이 서스펜스 역할하는 로직으로 인해 클라이언트 환경에서 hydrate 된 이후에 데이터가 렌더링된다면 서버에서 fetch는 이루어졌지만 렌더링된건 아니기 때문에 크롤링봇이 데이터를 인식하지 못하게 되는걸까요?? export function ConditionalClientWrapper({ children, fallback, }: ConditionalClientWrapperProps) { const [mounted, setMounted] = useState(false); useEffect(() => { setMounted(true); }, []); if (!mounted) return fallback ?? null; return children; } <ConditionalClientWrapper fallback={<Loading />}> //dataList에서 서버 fetch 가 이루어집니다. <dataList /> </ConditionalClientWrapper> SEO 최적화를 위한 조건이 데이터 렌더링인지 단순 서버 fetch 만하면 되는건지 궁금합니다. 추가로 리액트 쿼리의 prefetch를 사용하면 seo 최적화를 가질 수 있는건가요?? 감사합니다!
배포를 준비하고 있는데 개발/로컬 환경에서는 문제가 없이 잘 되다가 상용 환경에 배포를 하려고하니 에러가 발생하고 있습니다. 빌드는 에러 없이 잘 되었는데 pm2 start를 하니 [TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'filter') 타입에러가 갑자기 나타나버렸습니다. 우선 filter 사용하는 부분에 대한 예외처리들을 넣어주었는데 동일한 에러가 계속 발생하고 있습니다. 어떠한 경우에 이런 에러가 발생하는 것일까요?
31강에서 구현된 users.py의 read_all_users는 화면에 구현이 안되는 것이 맞는 것인가요? Users의 POST /users 밑에 GET /users/all로 있어야 할 것 같은데... ===> PC를 재시작 후 다시 서버를 실행해 보니 나타납니다. DB Browser에서 특정 User의 is_admin을 true로 수정하고 저장까지 완료하고 난 후, 각각의 User들로 로그인해보았습니다. 그런데, is_admin이 false인 모든 User들도 read_all_users의 endpoint인 /users/all에서 모든 회원들의 리스트가 조회가 됩니다. /docs 페이지라서 그런 것인지 아니면 잘못 구현된 것인지 궁금합니다. 강의에서는 docs에서의 이런 상황에 대한 언급이 없어 질문을 드립니다.
30강을 완강후에 Postman을 통해 post로 http://127.0.0.1:8000/token 으로 요청을 보냈는데 아래 처럼 응답으로 토큰이 날아오지 않습니다. 422 Unprocessable Content 에러가 나오구요~~ oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token") # http://<your_domain>/token 뭐가 문제일런지요? postman사용법에 맞게 된것 같지가 않은데요..... @@@ 추가 질문 그리고, 더불어서 발급받은 토큰을 /docs에서 Authentication의 어디에 입력을 해서 테스트를 해야 하는지도 같이 안내바랍니다. 여기 client secret에 입력해서 테스트 하는것 같은데.... username, password를 입력해서 로그인하면 token은 잘 생성됩니다. 그리고 이렇게 username과 password로 로그인할 때 생성된 토큰으로 client secret에 입력해서 로그인하면 auth error Error: Unprocessable Content 라는 메시지가 뜹니다. postman사용법이 미숙해서인지 postman에서 post /token으로 날려도 토큰이 반환되어 오질 않습니다. 당연히 docs에서 username, password로 로그인한 후에... 수정, 삭제 권한적용은 잘 적용됩니다.
26강에서 User model를 만들고, Task model의 관계 설정까지 하고 env.py에서 User를 임포트하고 난후 alembic revision --autogenerate를 실행하고, alembic upgrade head 를 실행하면 User 테이블과 Task 모델의 관계설정은 잘 만들어 졌지만, 아래에 보이는 것처럼, 제약조건에 name을 지정하라고 나옴니다. 그래서 name을 지정하고 db를 삭제하고, alembic을 초기화된 상태로 만든 후에 다시 똑같은 과정을 거쳐 실행햇는데, 두번째 alembic revision --autogenerate 을 실행하면, sqlalchemy.exc.NoReferencedColumnError: Could not initialize target column for ForeignKey ' users.id ' on table 'tasks': table 'users' has no column named 'id' 이런 오류가 나타납니다. 자꾸 자꾸 계속해서 다시 해봐도 제약조건에 이름을 넣으라고 나오고, 그것을 수정하면 users에 id가 없다는 둥 계속 똑같이 오류가 나옵니다. 해결 방법은 무엇일까요? 완전히 새로 해봐도 똑같은 오류만 계속 반복됩니다.
안녕하세요. 강의에서 설명해주신 페이지 라우터의 단점 중 "불필요한 컴포넌트들도 JS 번들에 포함된다"는 내용에 대해 질문드리고 싶습니다. 제가 이해한 바로는, 초기 HTML은 사전 렌더링 시 모든 컴포넌트를 포함하여 만들어지되, 실제로 브라우저에서 하이드레이션(클라이언트 측 React 활성화)이 일어나는 컴포넌트는 상호작용이 필요한 컴포넌트나 CSR 방식으로 처리된 컴포넌트에 한정 되어 이들만 JS 번들에 포함되는 것으로 생각했습니다. 즉, 단순히 정적인 컴포넌트는 HTML로만 렌더링되고, JS 번들에는 포함되지 않거나 최소화된다고 이해했는데, 혹시 이 부분에서 제가 잘못 이해하고 있는 걸까요? 초기 렌더링 시 어떤 요소들이 HTML로 렌더링되고, 어떤 컴포넌트들이 JS 번들에 포함되는지 기준을 설명해주시면 감사하겠습니다.
