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CRUD에서 CR만 배우는건가요

해결됨

비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프

수정 삭제는 sqlite로 직접 만져야되나요

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조현성 댓글 2 좋아요 1 조회수 298

7회 기출 소문제 2-1 궁금합니다!

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 알찬 강의 너무너무 감사드립니다! 선생님의 강의와 함께 다음달 시험을 위해서 열심히 달려가는 중입니다.. 😊 😊 기출7회의 소문제 2-1에서 상관관계가 가장 높은 변수를 찾으라고 할때 7회의 작업형 1처럼 df_corr=df.corr().abs() print(df_corr[1:].idxmax()) 값으로 구했는데요! 상관관계 값을 보고싶을 때는 어떤 함수를 작성하면 될까요 ? df_corr.sort_values(ascending=False) 이렇게 정렬한 다음에 df_corr[1] 이렇게 확인하는 것이 맞을까요 ? 다른 좋은 방법이 있을까요 ?

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단순한 캥거루 댓글 1 좋아요 0 조회수 260

2회기출의 작업형2 인강 관련 궁금한점이 있습니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

[영상 위치] 19분 20초 [문의사항] 모델 4가지를 선택해서 불러오고 학습하고 predict 를 한 상황인데요, 영상 기준으로 XG부스터가 가장 예측점수가 높게 나온 상황이고, 마지막에 X_test 를 예측할 때 적용되는 model.predict_proba 에서 바로 위에 있는 XG부스터 모델이 선택된걸로 보면 되는거죠? 요약하자면 로지스틱, 의사결정나무, 랜포의 pred 가 아닌 XGB pred값으로 최종 선택된 상황인게 맞는지 궁금합니다.

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이정민 댓글 1 좋아요 0 조회수 194

tiny kitti 데이터로 MMDectection Train 실습에서 클래스 id 질문

미해결

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

기존에 학습된 모델을 가지고 새로운 데이터로 학습하는데, 라벨이 기존 학습된 모델의 라벨과 맞춰져야 하는 거 아닌가요? gt_labels.append(cat2label[bbox_name]) 에서 'Car', 'Truck', 'Pedestrian','Cyclist' 의 라벨번호가 기존 학습된 모델의 'Car', 'Truck', 'Pedestrian','Cyclist'의 라벨번호와 같아야 하는 것이 아닌지 문의합니다.

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Easy Tools 댓글 1 좋아요 0 조회수 203

[MOCK EXAM] T2. EXAM template-캐글 모의고사

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

강사님 안녕하세요 🙂 kaggle에 올려주신 모의 고사 문제 풀이 중인데 모의고사 문제 작업형2에서 RandomForestClassifier로 진행하여 예측 csv를 만들었지만 다른 방법도 시도해보고자 XGBoost도 실행해보니 오류가 뜨더라구요 이 문제에서는 XGBoost 모델링이 힘든건가 하여 질문드려요 😢 # XGBoost(오류) from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier() xgb.fit(X_tr,y_tr) pred = xgb.predict_proba(X_val)[:,1] roc_auc_score(y_val,pred)

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수지 댓글 1 좋아요 0 조회수 196

원핫 인코딩 결과 질문

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 안녕하세요. 피쳐 엔지니어링 원핫인코딩 결과 display 해보면 저는 왜 0, 1 값이 아닌 True, False로 나올까요.. ? 아래 코드입니다. display(c_train.head())는 정상적으로 출력됩니다. # 원핫 인코딩 n_train, n_test, c_train, c_test = get_nc_data() # 데이터 새로 불러오기 display(c_train.head()) c_train = pd.get_dummies(c_train[col]) c_test = pd.get_dummies(c_test[col]) display(c_train.head())

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dkdlaalal 댓글 2 좋아요 0 조회수 246

기출6회 작업형3에서 데이터프레임 형성시 오류요ㅠㅠ

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 예측값을 구하려고 데이터프레임을 만들고 있었습니다! 숫자라 단순히 숫자만 쓰고 넘어가려고 했는데, 위 사진처럼 오류가 나요... 이건 왜그러는 걸까요 ? 작업형2에서는 문제없이 되었던것 같은데요ㅠㅜ

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단순한 캥거루 댓글 1 좋아요 0 조회수 232

윌콕슨 부호 순위 검정에 대해서

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 섹션 6 단일 표본 검정에서 데이터가 정규성을 띄지 않을때 비모수검정을 진행하셨는데요. 윌콕슨 부호 순위 검정은 평균에 대한 검정이 아니라 중앙값에 대한 검정으로 알고 있습니다. 그런데 stats.wilcoxon(df['무게']-120, alternative='less') 라고 평균값 120을 무게에서 빼서 진행되었는데 120대신 중앙값을 넣어야 되는것 아닌가해서 질문드립니다. 문제 상황에서는 중앙값을 알려주지 않았기 때문에 평균값을 쓴것인지 아니면 윌콕슨 부호 순위 검정에서 평균값을 써도 되는 근거가 있는 것인지 궁금합니다.

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ywpython 댓글 2 좋아요 0 조회수 663

Spark Structured Streaming Gracefully shutdown 질문

미해결

실리콘밸리 엔지니어에게 배우는 파이썬 아파치 스파크

안녕하세요. 좋은 강의 재밌게 수강하고 있습니다. Spark Structured Streaming Fault Tolerance 강의에서 아래와 같이 gracefully 하게 스트리밍을 종료할 수 있다고 말씀 주신 부분에서 질문이 있습니다. .config("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown", "true") 현재 업무에서 Spark Streaming을 사용했을 때 아래 코드와 같이 파라미터에 명확하게 stopGracefully 이 존재하여서 이를 이용하여 스트리밍을 안전하게 종료했습니다. def stop(stopSparkContext: Boolean, stopGracefully: Boolean): Unit 하지만, Spark Strucutred Streaming으로 전환했을 때 이러한 파라미터가 존재하지 않아서, 아래 링크를 참고하여 직접 구현하였습니다. https://stackoverflow.com/questions/45717433/stop-structured-streaming-query-gracefully 강의에서 알려주신 것처럼 아래와 같이 사용하면 동일하게 Structured Streaming도 Gracefully하게 종료할 수 있다고 이해하면 될까요? .config("spark.streaming.stopGracefullyOnShutdown", "true") Gracefully 스트리밍을 종료 한다라는 의미가 현재 처리 중인 마이크로 배치까지는 모두 다 처리 및 체크포인트 작성까지 한 후 스트리밍 종료로 이해하면 될까요? 마지막으로, DR 같이 스트리밍 종료가 아닌 클러스터가 모두 비정상적으로 종료되었을 경우 Gracefully 옵션이 적용되지 않는 케이스를 경험 했는데, 이런한 케이스는 현업에서 주로 어떻게 대처하고 있을까요? (예를 들어 체크 포인트 등이 불일치하게 스트리밍이 종료) 감사합니다.

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장원용 댓글 2 좋아요 1 조회수 477

df.corr(numeric_only=True)

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

df.corr(numeric_only=True) 실행하면 사진과 같이 나옵니다. 문제가 뭘까요?

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김가현 댓글 1 좋아요 0 조회수 270

listbox 마지막 앞 단어를 구하는 문제

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

마지막 앞 단어를 구하는 문제에서 # listbox[7:8] # listbox[7:-1] # listbox[-2:-1] 답을 이렇게 세가지로 알려주셨는데 listbox[7] 이것도 답이 될 수 있나요??

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soyoung an 댓글 2 좋아요 0 조회수 234

원핫 인코딩 결과가 지속적으로 True False로 나옵니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하십니까. 작업형 2번 원핫 인코딩 부분을 수강하다가 궁금한 점이 생겨 질문 남깁니다. 원핫 인코딩을 한 결과, 값이 0또는 1로 나오는 것이 아닌, True False로 결과값이 출력이 됩니다. 강의 3-6 Regression 파트에서 cols = ['sex','smoker','region'] train = pd.get_dummies(train,columns = cols) test = pd.get_dummies(test, columns = cols) display(train.head(2)) display(test.head(2)) 위의 코드를 실행하면 범주형 변수들의 원핫 인코딩 결과가 False, True로 밖에 나오지 않습니다. 혹시 이렇게 두어도 머신러닝을 수행하는데 문제가 없는 것인지, 아니면 반드시 0과1로 바꾸는 작업이 필요한 지 궁금합니다. 만약 0과 1로 무조건 바꿔야한다면, 코드에서 어떠한 실수를 했는지 의문이 들어 질문 남깁니다. 감사합니다.

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하동주 댓글 2 좋아요 0 조회수 499

문제 1번 질문입니다!

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요! 문제 1번 관련해서 질문이 있습니다. 3번째 질문에 <앞에서부터 70% 데이터를 구하는> 코드를 df = df.head(int(len(df)*0.7)) 위와 같이 head 를 사용해서 풀었는데요. 슬라이싱으로 df = df[:int(len(df) * 0.7)] 하는 것이 더 정확하게 푸는 방법인 걸까요? 아니면 같은 개념이니 둘 다 사용해도 괜찮은 걸까요?

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SHINEBELL 댓글 2 좋아요 0 조회수 237

베이지안 최적화 search space

미해결

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

안녕하세요! 강의 잘 보고 있습니다. 베이지안 최적화 할 때, Search Space에 들어가는 초기값? 같은 것 어떻게 설정하는 것인가요?

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민yy 댓글 1 좋아요 0 조회수 240

5.6 실습코드 오류질문

미해결

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

이렇게 nan으로 다 뜨는데 이유가 무엇일까요.. 이렇게 에러가 뜹니다. 참고로 주신 코드 그대로 돌렸습니다ㅠ

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김도형 댓글 3 좋아요 0 조회수 716

다중회귀분석과 이원분산분석의 차이를 모르겠어요.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

다중회귀분석은 독립변수 여러개, 종속변수 하나 이원분산분석은 2개 이상의 요인으로 평균 검증 결국에는 둘다 ols사용하는것도 같은데, 두개가 뭐가 다른가요?

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조경민 댓글 2 좋아요 0 조회수 1099

선생님! 4회기출 작업형1-3 between 질문드립니다~

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 4회기출 작업형 1-3번 문제에서 아래쪽 풀이3번을 보고 있는데, 질문있습니다! df['date_added'].between('2018-01-01','2018-01-31') 이부분에서 between안의 인자들은 모두 포함인가요 ? 시작일 : 2018-01-01 종료일 : 2018-01-31 시작일 종료일 모두 포함 인건지 궁금합니다~! loc,iloc헷갈리듯이 이 함수는 어떤지 알려주세요ㅠ

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단순한 캥거루 댓글 1 좋아요 0 조회수 190

캐글 t1-35 (파이썬) 2번 문제 풀이 부탁드립니다!

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요~ 캐글 t1-35 (파이썬) 2번 문제 풀이 부탁드립니다! 항상 좋은 강의 감사합니다 😊 https://www.kaggle.com/code/agileteam/t1-35-fb-py

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류다은 댓글 2 좋아요 0 조회수 229

검증용 데이터 분리 후 의사결정나무 모델 적용 시 오류

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

# 의사결정나무 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier dt = DecisionTreeClassifier() dt.fit(X_tr[cols], y_tr) pred = dt.predict_proba(X_val[cols]) pred[:10] array([[1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.], [1.]]) 검증용 데이터 분리시 출력 결과가 상이하네요 어디를 수정해야 할까요??

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rani7533 댓글 1 좋아요 0 조회수 199

차원 출력 관련 문의

미해결

처음하는 딥러닝과 파이토치(Pytorch) 부트캠프 (쉽게! 기본부터 챗GPT 핵심 트랜스포머까지) [데이터분석/과학 Part3]

주피터 노트북 "06_1_DNN_PYTORCH" 자료에서 등록된 parameter 의 차원을 출력해보면 최초 출력되는 파라미터가 최초 등록한 nn.Linear(input_dim, 10) // (4, 10) 이면 (4, 10) 이 출력되어야 할 것 같은데 왜 (10, 4) 가 출력될까요? x = torch.ones(4) # input tensor y = torch.zeros(3) # expected output input_dim = x.size(0) output_dim = y.size(0) model = nn.Sequential ( nn.Linear(input_dim, 10), nn.LeakyReLU(0.1), nn.Linear(10, 10), nn.LeakyReLU(0.1), nn.Linear(10, 10), nn.LeakyReLU(0.1), nn.Linear(10, output_dim) ) loss_function = nn.MSELoss() learning_rate = 0.01 nb_epochs = 1000 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate) for epoch in range(nb_epochs + 1): y_pred = model(x) loss = loss_function(y_pred, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() print(loss) for param in model.parameters(): print (param) print(param.shape)

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김현철 댓글 1 좋아요 0 조회수 260

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