질문 1) 강의의 마지막 부분에서 결론적으로 t와 t*의 차이가 동일시 되도록 학습을 진행하는것이 맞을까요?질문 2) 강의 7분부터 나오는 슬라이드의 맨 위에 적힌 글에서는 "g.t-예측 박스 차이"와 "anchor-g.t 차이"를 동일하게 하라고 적혀있는데 아래 식과 다음 챕터 강의 내용으로 보았을 때는 "anchor-예측 박스 차이"와 "g.t-anchor 차이"를 동일하게 하라고 하는 것 같습니다. 무엇이 맞는지 궁금합니다.

 1. 질문하시기 전 유사한 질문이 있는지 검색을 먼저 부탁드려요!전체 소스코드를 올려주시면 답변을 빠르게 드릴 수 있어요!(글보다 빨라요)기초적인 질문은 이미 검색해보시면 사례가 많이 있어요!문법적인 궁금증은 먼저 구글 검색을 통해서 레퍼런스(메뉴얼)을 읽어보시고 해결하시면 실력 향상 100%너무 잦은 질문이나 강의와 관련 없는 질문은 가급적 자제 부탁드려요 ㅠ.ㅠ2. 답변이 다소 늦을 수도 있어요!일반적인 근무시간(9 TO 6) 안에는 답변을 드리도록 노력하고 있어요!문법적인 질문은 먼저 검색을 통해 해결해 보세요!정확하게 질문해주시면 정확한 답변을 받으실 수 있어요!늦더라도 꼭 응답은 드리고 있으니, 먼저 검색을 통해 해결해 보세요! 아나콘다 설치 후, 주피터 노트북을 열고 링크를 크롬에 붙여넣어서 이동하면 token 을 입력하라고 합니다. 기본 엣지에서 열린 주피터의 터미널에 나와있는 token 정보를 입력하면 된다고 하셨는데(q/a에서), 엣지에서 열린 주피터노트북에서 터미널란에 아무것도 안 뜨는데 첨부된 파일처럼 이렇게 확인하는 것이 맞나요? 아니라면 token 정보를 어디서 찾아 입력하는 지, 문제가 무엇인 지 답변 부탁드립니다. 감사합니다.

제가 이해한 바로는 G.T와 Positive Anchor box의 차이와 예측 bounding box와 Positive Anchor box의 차이가 동일시 되도록 학습을 진행하는것으로 이해했습니다.이렇게 되면 최종 학습을 마친 이상적인 예측 바운딩 박스는 G.T와 가장 가까운 Positive Anchor box의 위치와 동일하게 되는것이 맞는지 궁금합니다.가장 이상적인 답은 g.t의 위치를 따라가야 하는게 아닐까 하는 의문이 들어 질문 남깁니다.

맥에서는 아나콘다네비게이터만 있는데 어떻게 해야하나요?

아나콘다를 사용하는 이유가 무엇인가요??

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.무한스크롤을 하면 하단에 없던 상품이 동적 로딩 되지만상단 상품들이 사라지는 경우강의에서 처럼 스크롤을 끝까지 내린다음이 아니라스크롤을 조금씩 내리면서 상품을 담아야 할까요?

def data(self, index, role): if role == Qt.DisplayRole: return self._data[index.row()][index.column()] def rowCount(self, index): return len(self._data) def columnCount(self, index): return len(self._data[0]) def headerData(self, section, orientation, role): if role == Qt.DisplayRole: if orientation == Qt.Horizontal: headers = self._headerColumn return headers[section] if orientation == Qt.Vertical: rows = self._headerRow return rows[section] 안녕하세요. class Widget(QWidget)에서 호출하는 소스가 없는데 실행이 되는거 같습니다. 위 소스에서 def로 선언된 함수는 어느 시점에 실행이 되는 건가요?  

아래와 같은 에러로 mysql의 설치가 되지 않습니다. 분명, 제어판에서 mysql을 모두 삭제하고 다시 재설치를 진행하였는데도 불구하고, 계속해서 에러가 발생하여 강의 진행이 어렵습니다.  Beginning configuration step: Writing configuration file Saving my.ini configuration file... Saved my.ini configuration file. Ended configuration step: Writing configuration file Beginning configuration step: Updating Windows Firewall rules Adding a Windows Firewall rule for MySQL92T on port 3306. Attempting to add a Windows Firewall rule with command: netsh.exe advfirewall firewall add rule name="Port 3306" protocol=TCP localport=3306 dir=in action=allow 확인됨 Successfully added the Windows Firewall rule. Adding a Windows Firewall rule for MySQL92T on port 33060. Attempting to add a Windows Firewall rule with command: netsh.exe advfirewall firewall add rule name="Port 33060" protocol=TCP localport=33060 dir=in action=allow 확인됨 Successfully added the Windows Firewall rule. Ended configuration step: Updating Windows Firewall rules Beginning configuration step: Adjusting Windows service Attempting to grant the required filesystem permissions to the 'NT AUTHORITY\NetworkService' account. Granted permissions to the data directory. Granted permissions to the install directory. Adding new service New service added Ended configuration step: Adjusting Windows service Beginning configuration step: Initializing database (may take a long time) Attempting to run MySQL Server with --initialize-insecure option... Starting process for MySQL Server 9.2.0... Failed to start process for MySQL Server 9.2.0. Database initialization failed. Ended configuration step: Initializing database (may take a long time)

1-7. 4:30 에서 N*N이 아닌이유가 뭔가요? 갑자기 26을 상수취급하는 이유를 모르겠어요.. 1-6에서는 N*N이었던 것 같은데요... 1. 현재 학습 진도몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요?어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요?여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? 2. 어려움을 겪는 부분어느 부분에서 막히셨나요?코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요?어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요?에러가 발생했다면 어떤 에러인가요?현재 작성하신 코드를 공유해주세요 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요이전 질문을 다시 드립니다. 질문과는 이질적인 답변이 올라와서 질문을 정확히 전달하기 위해 이미지로 정리하였습니다.확인 요청에 대한 답변을 부탁 드립니다.아울러 아래는 실제 강의 내용입니다. 부산에서 알려진 찍먹 비율이 60%정도고 부먹이 40%정도라고 알려져 있다라고 하구요,수원에서 관찰을 했어요. 찍먹이 1, 부먹이 2라고 하겠다. 수원데이터가 찍먹 1,1,2,2,1 이런 식으로 데이터 값이 나오겠죠. 수원에서 관찰된 데이터가 관찰값이고 부산에 %가 기대도수, 기댓값이다.  나온 관찰값과 기대도수를 카이제곱함수에 넣어주면 끝나는 거다.scipy에 stats모듈이 있고 여기에 카이제곱이 있다.첫 번째 파라미터가 관찰된 빈도리스트고 두 번째 파라미터가 기대빈도 리스트다. 빈도로 넣어주셔야 한다. 이게 가장 중요하다. -> (관찰된 빈도 리스트[ ], 기대빈도 리스트[ ])수원은 카운터 하면 된다. 1이 3개, 2가 2개 즉[3,2] 이렇게 카운터 하면 된다. 기대빈도리스트. 그러니까 지금 퍼센트(%)로 되어 있는데 실수로 퍼센트(%) 그대로 넣는 분들이 계시거든요. 0.6이 있고 0.4가 있다. 이것을 빈도로 변경해줘야 한다. 그래서 수원의 총 개수를 구하고 5개네요. 5씩 곱해주면 된다. [0.6*5, 0.4*5] 이렇게 리스트를 만들고 카이제곱검정에다가 첫 번째 관찰된 빈도리스트 수원값을 넣고, 두 번째 기대빈도 리스트에 부산 데이터를 넣어주면 끝나는 거다. -> 관찰된빈도리스트[수원값], 기대빈도리스트[부산값]이렇게 실행하면 검정통계량 값과 p벨류 값을 구할 수 있다. 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형3의 범주형 데이터 분석(카이제곱 검정)의 적합도검정 설명에서 질문 드립니다.(2분 38초) 문제풀이에 대해 질문드립니다.문제를 풀기 위해서는 부산의 기대도수가 제시되어야 하지 않나요?   찍먹과 부먹의 비율로부산 0.6, 0.4이고 수원의 기대도수는 1,1,2,2,1 이라고 했을 때[3, 2] 부산의 기대도수가 제시되지 않은 상태에서수원의 기대도수 5를 부산에 그대로 대입하였는데이는 기대도수는 관찰하려는 도시(부산,수원)을 동일하게 맞췄기 때문인건가요. 왜냐하면 문제에서는 공교롭게도 부산의 60%, 40% -> 3:2비율과 수원의 60%, 40%->3:2비율이 동일하기 때문입니다.  즉, 수원이 5면 부산도 동일한 조건으로 해야 한다는 가정을 두는 것인가요?  부산에 경우 기대도수가 일반적으로 타 지역인 수원과 동일하지는 않습니다. 부산은 1,1,1,1,2처럼 수원과 다르게 나올 수 있습니다.     그럼 4, 1이 되니 총개수 5로 곱하면[0.8*5=4, 0.2*5=1]이 되어 부산[3,2]과 수원[4,1]의 빈도는 차이가 납니다.   하지만, 문제에서는 결과가 동일하게 나왔던데요 이처럼 뒷 부분을 이해하지 못했습니다. 

 하... 노트북이 낡아서 설치가 안되네요 ㅠㅠ 

공간복잡도가 N인 경우는 큰 차이가 없다고 이해했습니다.예제 코드에서도 29, 30 처럼 N인 경우를 확인하였습니다.그렇다면 공간복잡도가 N^2인 경우는 어떤 예제 코드가 될 수 있을까요??시간복잡도는 이해가 갔는데(ex. 이중for문) 공간복잡도가 N^2인 경우는 어떻게 되는지 궁금합니다!

  VM 생성시 Korea South를 선택했을때강의에서 말하시는 Availability zone이 활성화가 안됩니다. 다른 지역으로 가서 zone 설정을 해야할지, 아니면 korea로 해서 다른 set 설정을 해야할지 궁금합니다

디버깅 버튼 비활성화를 풀기 위해 django server를 추가했습니다만, 다음과 같은 오류가 발생합니다. 이 문제는 어떤 문제 때문에 발생하는지 몰라 질문하게 되었습니다.

 강의 화면에서는 별도의 미니팝업이 떠서 업그레이드 창으로 넘어갈수 있었는데요, 현재는 해당 팝업이 안떠서 basic 모델로 업그레이드를 할 수 없는 상황입니다. 해당 업그레이드가 무엇을 의미하는건지다른 접근 방법 알려주시면 감사하겠습니다.

현재 딥러닝 학습하면서, 업무/카페 환경에서 불편하게 원격 데스크탑으로 코드를 돌리고 있던 중, 좋은 강의를 발견해서 듣고 있습니다. 잘 수강하고 있는게 맞겠지요? wsl --install로 wsl 설치하는데, user와 password 설정하는 부분이 뜨지 않아서 질문드립니다.

제가 이해한 바로는원본 이미지(ex. pascalVoc)와 Annotation 파일을 이용해 selective search를 진행해 후보 바운딩 박스 2000개 추출. 이때 G.T는 Annotation 파일에 담겨있던 정답 바운딩 박스 정보로, 바운딩 박스 좌표와 정답 object label이 담겨있고, SS predicted는 selective search로 뽑은 후보 바운딩 박스로, 바운딩 박스 좌표만 존재.이렇게 얻은 2000개의 후보 바운딩 박스를 딥러닝 네트워크에 주입하기전, ImageNet 데이터로 Feature Extractor Pre-train.질문1) 이 Pre-train의 목적이 무엇인가요? AlexNet이 입력으로 이미지를 받으면 출력으로 그 이미지의 클래스를 예측하도록 훈련하는 것인가요? G.T와 SS 영역 IOU가 0.5 이상인 경우만 해당 클래스로, 나머지는 Background로 fine-tuning질문2) 이때 fine-tuning이라는 것은 iou 점수에 따라 SS 즉, 후보 바운딩 박스에 이 바운딩 박스와 IOU가 높은 G.T에 담긴 label을 부여하는 작업. 즉, 데이터 전처리 같은 작업인 것인가요? 아니면 pre-train 된 AlexNet에 2000개의 후보 바운딩 박스와 G.T를 입력해 어떠한 학습이 진행되는 것인가요.위의 과정으로 얻은 Feature Map을 1차원으로 만들고, 그 값을 SVM에 넣어 예측값을 만드는데, 그 전에 SVM을 G.T로만 학습한다.질문3) 여기서 G.T로만 학습한되 0.3 IOU 이하인 SS는 background로 설정, 0.3 이상이지만 G.T와 label이 다른 SS는 무시하고 학습한다는데, 저는 이 말이 SS 중에서 IOU 점수와 label에 따라 background와 무시할 것을 정하고 그 이외에 것으로 SVM을 학습한다고 이해되는데, 이 말이 첫번째 줄의 G.T로만 학습한다는 말과 맞지 않은것 같아 이해가 힘듭니다.

안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다.깃허브에 제공해주신 섹션 마크다운 파일과 영상과 다를 때가 존재하고, 마크다운 파일에 내용이 적혀져 있지 않을 때도 존재합니다. 여유가 된시다면 main 브랜치에 섹션 마크다운 파일들 내용을 모두 채워주시면 감사하겠습니다. !  더 보기 좋을 것 같아요

19분에서 21분 음성이 안나와요