SS proposal 영역과 GT가 많이 겹칠 수록 그 이미지가 잘 탐지되었다는 것은 알겠습니다. 다만 하나의 예시로 SS proposal은 'TV'를 예측하고 GT의 경우에는 '사람'을 예측했다면 그것은 잘못된거라 생각하는데 GT에는 label 명이 명시가 되어있지만 SS proposal의 경우에는 그런 부분이 어떻게 설정되는가요? - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

labelme를 이용해서 CRAFT 학습용 커스텀데이터셋을 만드려고 하는데선생님이 제공해주신 CRAFT 디텍션 커스텀데이터셋 처럼935 362 1034 362 1034 411 935 411 "YG9X2G"좌표 "정답" txt 파일로 안나오고json 파일로 저장이 되는데어떻게 해야되나요?

안녕하세요. 강사님. yolov5(yolov8) val.py 결과 저장 질문드립니다.아래와 같이 val.py 를 수행한 결과를 엑셀에 저장하려면 어떻게 해야 하나요? results = model.val()로 val을 수행하고, print(results.class_result(class_index))로 클래스의 precision, recall, map50, map50-95값을 확인할 수 있었습니다.하지만 Images, Instances 값은 어디서 가져와야 하는지를 모르겠습니다...그리고, conf_matrix = results.confusion_matrix.matrix로 cm을 가져왔는데, yolo val 에서 제공하는 box precision, box recall 값과cm 을 통해 계산한 precision, recall 값에 차이가 있는데, 왜 그런지 모르겠습니다.yolo 문서 상으로는 box precision, recall은 IoU 만 중요시하고, class의 정답 유무는 중요시하지 않다고 하는데,보고서나 발표자료에는 yolo의 box precision, reall을 평가지표로 삼아야 하는지, 계산한 precision recall 값을 지표로 삼아야하는지 모르겠습니다.답변 부탁드립니다. 감사합니다. 

안녕하세요.Section 3 이론 classification Loss function 질문있습니다.ground truth는 각 class별 실제 확률값이라고 하셨는데, 실제 데이터에서 우리가 주어진 정보는 해당 observation이 어떤 클라스를 가지는지 label정보만 주어집니다. (확률이 아님)각 loss function별 비교를 위해 설명해주신부분은 이해가 되었으나, 실제로 모델이 학습할때 class별 ground truth 확률값을 모르는 상황에서 어떻게 학습이 되는지 궁금합니다.혹시라도 강의 후반에 관련 내용이 나온다면 미리 죄송하다는 말씀 드립니다.감사합니다.

안녕하세요, 강의 정말 잘 들었습니다.댓글로 문의드린 사항으로, 알려주신 메일에 제가 학습한 파일을 보내드렸는데 혹시 확인이 되셨을까요?초기값과 입력값을 여러번 수정해봤는데 동일하네요. 이 문제 원인을 파악하면 DL을 좀 더 이해하는데 오히려 많은 도움이 될 것으로 기대합니다. 감사합니다.

제목에 해당하는 강의를 재생했을경우 이전파트인 강화학습의 기본 원리와 용어/기호 랑 동일한 강의가 재생됩니다~

t - 시간x - x축상의 위치n ?

안녕하세요, 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 entropy를 안내해주실때 entropy의 식이-Σp_i*log(p_i)위 식이고, p와 1-p에 대한 의미도 잘 이해했습니다. 그런데 대입하는 과정에서 갑자기-plogp-(1-p)log(1-p)가 된 것이 이해가 안되네요... 그래프로 그려주시면서 설명해주신 것도 잘 이해가 되는데, 어떤 과정으로 위 식이 나왔는지 이해가 안되서 질문드려요.제가 단순 시그마 푸는 법을 잊어서 생긴 것이라면 다시 찾아보겠습니다. 두 값을 대입한다는 말이 어떤 것을 의미하는지 잘 이해가 안되서 질문드립니다. 감사합니다.

merged_ratings = pd.merge(x_train, users) 문장을 실행하면 아래와 같은 Error가 출력됩니다.   "No common columns to perform merge on. "pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False 인덱스에 해당하는 부분을 컬럼으로 만들어 주어도 merge가 안되네요

여기서 위에 그림에서 stretch pixels into column인 부분이 책에서 구현된 코드 reshape가 해주는 것 맞나요?

안녕하세요 강사님! Encoder Decoder와 Simple Chatbot 노트북 실행시 아래 스크린샷처럼 이상한 문장들만 출력되던데, 해결책이 있을까요?

Input 노드랑 뉴런이 같은 말이라고 봐도 되나요?

File "<input>", line 1, in <module> File "C:/Users/jungsuk.hahn/PycharmProjects/recommendation_system/01_lecture.py", line 158, in score y_pred = np.array([model(user, movie) for (user, movie) in id_pairs]) File "C:/Users/jungsuk.hahn/PycharmProjects/recommendation_system/01_lecture.py", line 158, in <listcomp> y_pred = np.array([model(user, movie) for (user, movie) in id_pairs]) File "<string>", line 3, in cf_genderAttributeError: 'int' object has no attribute 'loc' 위와 같은 error 발생합니다.

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 섹션 7의 세번째 강의, python의 위한 도커 의 13:25 에서바로 torch를 pip으로 설치하지 않고도 바로 import torch를 할 수 있는 이유는azure vm을 만들때 선택한 size인 nc4as_t4_v3 4 vcpus 에 기본적으로 torch가 깔려있기 때문인가요 (즉, 만약 gpu를 사용하지 않는 다른 환경을 고르면, torch가 안깔려 있어서 pip 으로 깔아야 하는 것인가요) cpu만 사용하는 size인 Standard D2s v3 (2 vcpus, 8 GiB memory) 로 가상환경을 만들었는데, 여기서는 ipynb 파일에 !pip install torch를 해도, import torch를 하면 torch가 없다고 나오는데, 혹시 이 이유를 아실까요..ㅠ

선생님 안녕하세요좋은 강의 감사합니다. 섹션 7에서 dev container 를 사용하는 부분을 보고 있는데, 계속 에러가 납니다. 일단 화면 왼쪽 아래를 클릭하고 add dev container configuration file 클릭하고, 나머지 부분을 말씀하신 것 처럼 해도 오른쪽 아래 reopen in container 팝업이 뜨질 않고요 다시 왼쪽 아래를 클릭하고 중간 위에 뜨는 옵션 중 reopen in container를 클릭하면, 돌아가다가 아래와 같은 에러가 뜹니다. 혹시 뭐가 문제인지 확인이 가능하실까요

섹션 6의 강의들이 서로 음량이 다르게 녹화된 것 같습니다. 혹시 확인이 가능하실까요?

내장함수는 __call__과 같이 언더바가 있는 거 같은데...혹시 오버라이딩일까요?

강의 자료 주피터 안에서 어떻게 여나요?정말 초보라서 잘 모릅니다ㅠㅠ

안녕하세요강의 내용을 기반으로 실습을 잘 진행 해보고 있습니다.허깅페이스에서 하나의 모델을 다운받아 테스트를 해보려고 하는데, 모델명.gguf 파일로 되어있는 모델은 autotrain으로 파인튜닝이 잘 진행되지 않아 문의 드립니다. !autotrain llm --train \ --project-name "llama3-finetuning-da-8B-Q4" \ --model "path/llama-3-8B-gguf-Q4_K_M/llama-3-8B-Q4_K_M.gguf" \ --data-path "/path/train_data/korquad" \ --text-column "text" \ --peft \ --quantization "int4" \ --lr 2e-4 \ --batch-size 8 \ --epochs 40 \ --trainer sft \ --model_max_length 2048 답변 부탁드리겠습니다. 감사합니다.

일방적인 수업이 아닌 양방향의 수업을 지향합니다. 게시판에서 질문을 적극적으로 활용하세요. (이해가 되실 때까지 지속적으로 질문을 던지시는 것이 중요합니다. 업무일 기준 2~3일 내에 답변을 드릴 수 있도록 최선을 다하겠습니다.)다만, 질문이 이해될 수 있도록 (상식 수준에서), 다듬어 주세요.게시판 공개가 어려운 경우에 메일로 연락주시길 요청 드립니다. (daniel@datatrain.education)수업을 빠르게 한 번 쭉 들으신 후에, 한 번 더 학습하실 것을 권장드립니다.  안녕하세요 강사님 수업을 듣다가 궁금한 점이 있어 질문 드립니다. 수업을 들으면서 devcontainer.json를 생성하고 rebuild container를 하면  1. devcontainer.json의 "build" 정보를 이용하여 docker build 를 진행docker run ~그 외 추가적인 과정한다고 이해했습니다. 그리고 Dockerfile을 image로 만들 때, build를 하는 것으로 알고있습니다. 실습에서 Dockerfile과 json 파일에서 "build" 부분을 수정하지 않고, "runArgs", "customization" 을 추가했는데 build를 다시 해야하는 점이 이해가 가지 않습니다...ㅠㅠ devcontainer.json의 수정 사항을 적용하거나 실행하기 위해서는 build과정이 필요해서 그런 것 일까요??그리고 devcontainer.json을 수정하고 rebuild하면 container가 재생성이 되는 것인가요?? 또한 처음에 devcontainer.json 파일을 생성하고 New Dev Container 가 아닌 Rebuild container를 하는 이유도 궁급합니다. 감사합니다.