인강 한바퀴 다 듣고 이제 제 개인 프로젝트를 하나 해보고싶어 다시 들으면서 조금 변형시키면서 만드는 중입니다.객체 안에 배열을 하나 넣어뒀는데, 그것을 반복문으로 배열의 요소 만큼 태그를 생성시키고 싶어 이중for문을 사용했는데, characters의 다음요소가 들어가버려서 모양이 이상하게 됩니다.... 이렇게는 아예 못쓰는건가요?character-tag에 css를 설정해두어 없애면 안됩니다.사진이 넘치는건 overflow: hidden을 안했습니다.   

항상 좋은 강의 감사드립니다 :)3유형 업데이트 일정을 알고 싶어 남겼습니다.감사합니다!

안녕하세요 강사님. 정말 좋은 강의 감사합니다. 현재 Fast R-CNN 까지의 학습을 완료한 상태입니다.친절하고 꼼꼼한 설명덕분에, AI 에 완전히 입문입에도 불구하고 이해가 잘 되며 강의를 따라가고 있습니다.학교 프로젝트에서 AI 역할을 맡으면서 이 강의를 수강하게 되었습니다. 제가 아예 AI 쪽에 문외한이었다보니, 강사님께서 소개해주시는 모델중에서 어떤 것을 선택해야하는지 감이 잡히지 않습니다. 최종 선택은 저의 몫이긴 하나, 강사님께서 고견을 실례를 무릅쓰고 여쭤보고 싶습니다.저희 프로젝트에서 AI 의 역할은 다음과 같습니다.1. 웹캠 또는 웹카메라를 이용하여 식물을 촬영 (실시간은 아니어도 되고, 하루에 한번은 촬영을 해야합니다.)2. 해당 사진 / 영상을 통해 다음과 같은 정보를 식별 i) 잡초 여부 ii) 병충해 여부 iii) 과일이 있다면, 과일의 익은 정도 (상했는가 YES/NO 로 classfication 도 괜찮습니다.) iv) 얼만큼 자랐는가 - iv) 는 필수이고 i)~iii) 중에선 하나 정도 진행하고자 합니다.이를 수행하기 위해선 어떤 모델을 선택하는게 좋을까요? 그리고 해당 AI 서버를 구축하기 위해선 어떤 다른 지식들이 필요한지 키워드 정도만 알려주시면 정말 감사하겠습니다. (키워드만 알려주시면 나머지 학습은 제가 하겠습니다.)

GridSearchCV의 best_score_ method를 이용하면 교차검증을 통해 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾아서 가장 높은 score를 반환하는 것으로 알고 있습니다. 다만 여기서 scoring 하이퍼파라미터 설정을 안한다면 반환되는 best_score_는 무엇이 되는건가요? accuracy가 디폴트인가요? best_score_floatMean cross-validated score of the best_estimatorFor multi-metric evaluation, this is present only if refit is specified.This attribute is not available if refit is a function. 공식문서에서는 이렇게 나오는데, 여기에서도 score를 어떻게 정의하는지에 대해 구체적으로 나와있지 않았습니다. GridSearchCV를 사용하는데 있어서, 디폴트로 반환하는 .best_score_값이 무엇인지 정확히 무엇인지 궁금합니다! 긴 글 읽어주셔서 감사합니다 :) 오늘도 좋은 하루 보내시길 바랍니다!

안녕하세요 교수님!keras sequence 기반 dataset에서 label을 one-hot encoding을 해주는 과정에서,pd.get_dummies와 pd.factorize를 소개해주셨는데.. 만약 강의에서와 달리 pd.factorize로 인코딩하지 않고, pd.get_dummies로 인코딩했다면 모델 생성 부분에서 마지막 layer에output = Dense(2, activation='softmax')(x)로 바꿔준다면 동일한 로직인 것이 맞겠죠..? 또 다른 질문으로는, 이진 분류라면 아무래도 softmax 보다는 sigmoid를 사용하는 편이 더 나은 것인지 궁금합니다! (혹시 성능적으로 더 좋을까요...?)좋은 강의 정말 감사합니다!! 

가설 검정 과정 강의에서 가설검정 오류 부분에 일반적으로 1종 오류를 2종 오류보다 더 중요하게 생각함 이라고 적혀있습니다.강사님 강의 내용에서는 2종이 더 심각하게 받아들여진다 라고 말씀주셨는데,두 개 중 어떤 부분이 맞는건가요?

비슷한 주제로 네번째 글을 올리게 되었습니다. -.-;매번 답변에 항상 감사드립니다.몇몇 실수를 교정한 현재의 현상을 나열해 드립니다. 책 및 github의 스크립트를 따랐을 때(1) 실행 코드 (2)에러 화면동영상 강의 내용을 따랐을 때(1) 실행코드(2) 에러화면null==sensor 를 null!=sensor로 교정하였을 때(답변해주신 글 도움 받음)(1) 실행코드(2) 에러 화면 ※ observation size (6)와 observation size (2)의 인식이 문제인 것 같습니다. 도움 부탁드립니다.

머신러닝 배경지식: 머신러닝 모델과 성능평가의 이해의 설명해주시는 마크다운 파일(01-RECOGNITION.md)은 학습자료에 미포함인가요?시간될 때 마다 읽어보고 싶어서 문의드립니다!

일반적으로 train_test_split() 함수에 random_state를 지정하는 이유는 학습 데이터셋과 테스트 데이터셋을 분리할 때 매 수행마다 동일한 데이터셋으로 분리하기 위함이라고 알고 있습니다. 그런데 DecisionTreeClassifier()객체를 생성할 때 안에 random_state를 넣어주는 이유는 무엇인가요? DeicisonTreeClassifier과 train_test_split() 둘다 random_state를 넣어줘야 하나요? 만약 그렇다면 radom_state가 각각 사용되는 의미가 다른가요? 다르다면 어떻게 다른지 여쭙고 싶습니다. 선생님, 날씨도 더운데 답변해주시느라 너무 감사합니다ㅜㅜ

python API 를 이용한 BC는 무사히 잘 작동합니다.재밌네요. ㅎㅎ현재는 제목처럼, yaml에 GAIL 및 BC를 설정해서, 유니티의 mlagents-learn으로 실행하는 하는 것을 시도하고 있습니다.Kart.exe 의 창이 뜨고 잘 진행되는 듯하다가 다음과 같이 커맨트창에 에러를 내놓고 꺼집니다.저의 yaml 파일 내용을 다음과 같습니다. 

CIFAR10_Pretrained_01에서 성능이 매우 낮게 나와서 공유된 코드 복붙도 해보고 껐다 켜보기도 했지만 결과가 이상합니다. 뭐가 문제일까요?

에러 캡쳐기존에 score가 낮게 나온 것도 이것을 해결하지 않고 빌드해서 그런 것 같습니다.저의 GridAgent.cs에서 CollectObservation 함수 부분 캡쳐유니티 내 에이전트의 인스펙터의 설정도움 부탁드립니다. 

안녕하세요 강사님먼저 좋은 강의 만들어주셔서 감사드립니다.빅데이터 관련 영역을 조금씩 배워나가고 싶어 강의를 신청하게 됐습니다. 다름이 아니라 혹시 강의 영상 혹은 수업 관련 자료중 필요한 부분을 캡처해서 제 개인 티스토리 블로그에 올려도 되는지 여쭙고자 글을 작성했습니다.다른 분들과 공유보다는 스스로 복습하는 용도로 글을 작성하는 목적이 크지만 인터넷에 올라오는 내용인 만큼 먼저 허락을 구하고자 합니다.상업적인 목적은 없으며 블로그 광고 연동도 신청하지 않을 것입니다.만약 혹시라도 하게 된다면 다시 한 번 말씀드리겠습니다.만약 캡처 사진을 올리는게 불가하시다면 비공개 처리하여 공유 및 열람이 안 되도록 조치한 후 저 혼자만글을 읽을 수 있도록 하겠습니다.감사합니다.

강의 자료 부탁 드리겠습니다.mue@naver.com

선생님 안녕하세요k-폴드 방식으로 데이터를 분할할 때, 최적의 k는 어떻게 구하나요?

안녕하세요. 이번 12월달에 있는 빅데이터분석기사 실기 시험을 준비중인 학생입니다.비전공자에다가 파이썬을 이번 강의 수강하면서 처음 접해봤는데 강의만 열심히 듣고 따라해도 합격하는데 있어서는 문제가 없을까요?!그리고 강의 수강하면서 궁금점도 있습니다.문자변경시에 replace를 사용해서 하는 경우는 df = df.replace('아메리카노','룽고') 이런 식으로 df= <-이부분 에다 대입해서 하시고 loc를 사용하신 경우에는 df= 을 적지 않고 바로df.loc[3,'원두'] 를 사용하셨는데 df= 에다 대입하는 경우의 차이가 있을까요? 그리고 '' , "" (작은 따옴표, 큰 따옴표)는 문자 사용 시 아무거나 사용해도 괜찮나요?  

안녕하세요.개인 프로젝트를 진행하면서 강의를 보면서 많은 도움을 받고 있습니다. 좋은 강의 만들어주셔서 감사합니다.vector observation 입력을 정규화하려면 network settings에 normalize를 true로만 설정하면 되나요?예를 들어 Agent 코드에서 CollectObservation 메소드에 차량의 속도를 아래와 같이 정규화하지 않은 속도만 추가하고 paramater에서 normalize를 true로 설정하면 속도가 자동으로 normalize가 되는지 궁금합니다. public override void CollectObservations(VectorSensor sensor) {sensor.AddObservation(car.velocity);} 감사합니다.

Generator랑Augmentation이랑 같은건가요? 코드에서 아래 부분을 이미지데이터에서의 fit_transform이랑 비슷하다고 생각하면 되나요? # ImageDataGenerator 적용. fit()후 flow()로 image batch를 넣어주어야 함.data_generator.fit(image_batch)data_gen_iter = data_generator.flow(image_batch)# ImageDataGenerator를 동작하기 위해서는 next()등으로 iteration을 호출해야함.aug_image_batch = next(data_gen_iter)아래 코드를 실행하기 전에 type이 float일 때랑 코드를 실행해서 int일 때랑 값은 큰 차이가 없는데 왜 show_image 했을 때 그림이 다르게 나오는건가요? aug_image = aug_image.astype('int')저는 width_shift 했을 때 위아래로 되는 거 같은데... 교수님 코드랑 결과가 다릅니다.. 교수님 코드처럼 width_shift는 좌우 이동으로 생각하면 되나요?

혹시 part2 는 언제쯤 계획하고 계신지그리고 다음 강의는 어떤 강의 준비하고 계신지 궁금합니다!

gup를 1 이상 하고 싶을 때 사용하라고 하신 코드를 실행하니 아래와 같은 에러가 계속 생기네요.(맨 마지막 줄 outputs에서 sigle_gpu_test 함수를 sigle_gpu_test_batch 함수로 바꿔서 실행하셔야 합니다.) AttributeError: 'MMDataParalle' object has no attribute 'show_result'혹시 올려주신 코드가 잘 못 됐을까 mmdetection github에서 직접 확인해 봤지만 코드는 동일한 것으로 확인 했니다. 혹시 해결 방법을 아시는지 여쭙니다.