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미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
- 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. 버전 다운그레이드를 진행햐였음에도 안됩니다 이게 안되면 나머지도 안되서 진행이 안됩니다 ㅜㅜ
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
라이브러리 및 데이터 불러오기 그리고 EDA 수업내용중에 15분 36초 경에 보면 남성과 여성의 수를 확인하는데, 그때 남성의 수를 cond_male이라는 변수에 담았기 때문에 len(cond_male) 이렇게만 하면 안되나요? 왜 train[cond_male]이렇게 해주어야 하는지가 궁금합니다. 보통 데이터 프레임 안에서 컬럼을 선택할때 데이터프레임명['컬럼명'] 이런식으로 할때나 사용하는데, 변수로 지정후에도 왜 train으로 감싸나요??
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? 시계열 자료 강의에서 년월일 등을 추출하는 강의가 있는데요.. 여기서 dt가 갑자기 나와서요.. 이것도 그냥 함수인가요.. 아님 뭐 datetime의 약자 뭐 그런건지요? dt관련해서 이거 뭐하는 함수인지 궁긍합니다.
미해결
캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기
#Library환경 셋업 pip install "numpy<1.24" pip install lightgbm==3.3.2 pip install --upgrade bayesian-optimization # lgbm 학습 lgb_model.fit(train_x, train_y, eval_set=[(train_x, train_y), (valid_x, valid_y)], eval_metric= 'auc', verbose= 100, early_stopping_rounds= 100) 기존 코드를 구현했을 때, lgbm학습과정에서 early stopping 과 verbose 파라미터 에러가 계속 발생하는데 그 이유는 library버전 이슈었음을 알게 되었습니다. 강의 내용에 해당 내용이 반드시 초기에 반영되면 좋을 것 같아 의견 드립니다. 추가로 kaggle 환경에서 GPU로 iteration은 30번까지 못돌고 중간에 계속 끊기고 있습니다. 해결 방법을 알려 주실 수 있으실까요? 강의중 50분걸린다고 하신 말은 CPU기준인가요?
미해결
비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
안녕하세요. 문의남깁니다. 맥에서 expo-cil 설치가 안됩니다. " zsh: command not found: npm " 요런 메세지가 나오는데 어떤 방법으로 진행해야하나요?
미해결
실전! 머신러닝/딥러닝 이상거래 탐지 마스터 클래스
저의 데이터 컬럼수가 5개인데 여기에 DNN 의 Dense 적용하는 부분에서 위와 같이 설정을 하였습니다. 그랬더니 precision과 recall 수치가 이상하게 나오는데 제 생각은 항목수가 적기 때문에 dense 부분이 굳이 세개가 필요없다는 것과 dropout도 없어도 될 듯 싶은데 어떻해 해야 recall의 수치가 높아질 수 있을까요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
3. 연도별로 총 범죄 건수(범죄유형의 총합)의 월평균 값을 구한 후 그 값이 가장 큰 연도를 찾아, 해당 연도의 총 범죄 건수의 월평균 값을 출력하시오. (반올림하여 정수로 출력) 문제에서 df['총범죄건수'] = df.iloc[:, 1:7].sum(axis=1) iloc 를 활용해서 열의 합을 구할 때는 sum 괄호 안에 axis=1 이라고 작성을 하는데 result = df.groupby('연도')['총범죄건수'].sum(axis=0)/12 연도별로 그룹으로 묶어 행의 합을 구할 때는 sum 괄호 안에 axis=0 이라고 넣으면 오류가 나더라구요! iloc 를 활용해서 합을 구할 때는 sum 괄호 안에 axis 를 작성해도 되지만, groupby 를 활용해서 합을 구할 때는 sum 괄호 안에 axis 를 작성하면 안된다고 외워야 하는 건가요??
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
5회 기출 작업형 2에서 3회 기출 작업형 2에서 강사님께서 풀이하신 방식으로 train, test 데이터를 수치형, 범주형으로 나누고 수치형은 robustscaler, 범주형은 dummies를 활용한 후 concat으로 합치려고 했는데요! 아래처럼 코딩을 했는데 사진처럼 오류가 발생합니다ㅠㅠ 혹시 기출 3회 작업형 2는 회귀모형이 아니기 때문에, 기출 3회 작업형 2 풀이 방식을 기출 5회 작업형 2에 활용하지 못하는건가요? import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read _csv("test.csv") n_train = train.select_dtypes(exclude ='object').copy c_train = train.select_dtypes(include ='object').copy n_test = test.select_dtypes(exclude = 'object').copy c_test = test.select_dtypes(include = 'object').copy from sklearn.preprocessing import RobustScaler cols = ['year', 'mileage', 'tax', 'mpg', 'engineSize'] scaler = RobustScaler() n_train[cols] = scaler.fit_transform(n_train[cols]) n_test[cols] = scaler.transform(n_test[cols]) c_train = pd.get_dummies(c_train) c_test = pd.get_dummies(c_test) train = pd.concat([n_train, c_train], axis=1) test = pd.concat([n_test, c_test], axis=1) print(train) print(test)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
총 3가지 질문이 있습니다! 교차검증에서 cross_val_score 을 활용하면 from sklearn.metrics import f1_score 을 활용하지 않아도 되는 건가요? (scoring='f1_macro' 라고 되어 있어서 train_test_split 과 f1_score 평가를 동시에 진행하는 방식 같은데..맞나요..?) 문제에서 평가 : Macro f1_score 라고 되어 있는데, 강사님처럼 교차검증에서 cross_val_score을 활용해도 되고, train_test_split +from sklearn.metrics import f1_score 활용해도 되는건가요? 이전 강의에서 f1_score 평가 설명시 from sklearn.metrics import f1_score f1 = f1_score(y_true_str, y_pred, average = 'macro') 라고 알려 주셨는데, metrics 를 불러와서 f1_score을 평가하는 것은 train_test_split 을 통해 X_tr, X_val, y_tr, y_val 로 분리한 경우에만 사용할 수 있는 거죠??(2번 질문과 이어짐) ps. 친절한 강의, 답변 감사합니다!
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
cross_val_score 풀이에서 from sklearn.model_selection import cross_val_score scores = cross_val_score(rf, train, target, scoring='f1_macro', cv=5) 라고 써주셨는데요. from sklearn.model_selection import cross_val_score print(help(cross_val_score)) 했더니 사진처럼 cross_val_score 활용방법이 안 뜨고 오류만 뜹니다ㅠㅠ scores = cross_val_score(rf, train, target, scoring='f1_macro', cv=5) 을 전부 외우고 있어야 하는 건가요??
미해결
파이썬 무료 강의 (활용편7) - 머신러닝
random_state=0으로 결과값을 맞추면 강사님과 결과값이 동일해야하는데요. ㅠ y_kmeans의 결과값이 다르게 나옵니다. 강사님 파일 받은거 돌려도 그러네요. 그래서 그런지 클러스터 네이밍 번호 순서도 다르게 나와요. vscode, 주피터 모두 동일하게 나와서... 강사님과 같지 않아도 맞는거겠죠?ㅎㅎ
미해결
파이썬 무료 강의 (활용편7) - 머신러닝
StandardScaler() KMeans() 객체 생성 후 fit_transform(), fit() 으로 학습데이터 만들기 하는데, 모두 훈련데이터니까... 둘다 fit(), 또는 fit_transform()으로 구분없이 사용해도 되는건가요? 아니면... 구분지어야 하는 이유가 있는건지 궁금합니다.
해결됨
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요.. 데이터세트에 대한 질문이 있습니다. 강의에서 train, validation으로 테이터 세트를 나누어서 진행하는 부분에서, 훈련용 데이터세트는 당연히 훈련 전용일것이고, Validation의 경우 epoch 를 반복하면서 모델 검정 간격을 정해주면 그때 사용 하는것 같은데.. 여기서 질문이 있습니다. Validation에서 객체를 잘못 구분할 경우 이것이 피드백이 되어 모델 훈련에 반영이 되는것인지요? 아니면 단순하게 mAP, mAR 만 확인하는 것인지요? 만약 mAP, mAR 을 확인하는 것이라면 시간을 절약하기 위해서 validation 데이터 세트에 대한 검정간격을 자주 하지 않아도 되지 않을까 싶은데 이러한 판단이 맞는 것인지 궁급합니다. 만약 반대로 validation. 데이터 세트에 대한 검정자체가 모델 훈련에 직접적으로 피이드백을 해서 훈련 결과에 개선효과가 있다면 검정을 자주 하는 것이 좋은것인지요?? 이와는 별개로 GPU 성능에 따라서 동일한 데이터세트와 동일한 조건에 대한 학습 결과가 달라질수 있는지요??? 만약 그렇다면 GPU 성능을 높이고 batch size를 많이 할수록 학습 결과가 개선이 되는 것으로 이해하는 것이 맞는지요?? 항상 좋은 강의 고맙습니다.
미해결
비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
윈도우 11에서 npm install -g sequelize sqlite3 설치가 안됩니다 유사 답변 참고해도 설치가 안되네요 아래 문구가 나왔을 땐 어떻게 어떤 방법으로 접근하는 게 좋을까요? npm WARN deprecated @npmcli/move-file@1.1.2: This functionality has been moved to @npmcli/fs added 146 packages in 6s 13 packages are looking for funding run npm fund for details
미해결
실전! 머신러닝/딥러닝 이상거래 탐지 마스터 클래스
The name tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy is deprecated. Please use tf.compat.v1.losses.sparse_softmax_cross_entropy instead. 라고 뜨는데 제 Tensorflow 버전은 2.15이라 버전 차이인지 궁금합니다.
미해결
실전! 머신러닝/딥러닝 이상거래 탐지 마스터 클래스
강의 내용을 바탕으로 저의 데이터를 가지고 적용하려하는데 질문이 있습니다. 제가 가지고 있는 데이터는 이렇습니다. 이것을 가지고 165번 파일을 바탕으로 c7을 제외하고 로그 스케일 후 동일하게 따라했는데 아래의 수치가 나왔습니다. 머가 잘못된 걸까요? c7을 제외한 나머지 항목을 로그 스케일 했었는데 이곳이 문제일까요?
미해결
캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기
안녕하세요 선생님 코랩에서 베이지안 설치 잘되었고 버전 확인도 잘 되었습니다. 그러나 최적화 함수 구동중에 계속 numpy 에러라고 입력변수가 float가 문제가 있다고 나오고 있습니다. 챗gpt에 문의해도 코드 에러는 없다고 합니다 .무엇이 원인일까요? (아레 에러 설명 메세지는 np.float는 없어졌으니 float을 쓰라고 되어 있어서 pbounds 구간에 float도 써보고 float 64도 해보고 다해 봤습니다. 강의 내용중에 코랩에 문제가 있을수 있다는 말씀이 그말씀이실까요? 저는 코드 library를 모두 코랩에 저장하고 있어서 주피터 보다는 코랩에서 실습을 해보고 싶은데 반드시 주피터에서 해야 하는 건가요? 의견 부탁 드립니다. !pip install bayesian-optimization==1.1.0 # Bayesian optimization 은 넓은 범위의 입력값들을 이 함수에 입력했을 때 어떤 입력값이 이 함수를 최대화 하는지 추론. def black_box_function(x, y): return -x ** 2 - (y - 1) ** 2 + 1 # 입력 파라미터들의 범위(공간) import numpy as np pbounds = {'x': (2.0, 4.0), 'y': (-3.0, 3.0)} # 범위는 정수가 아니라 실수 # Create the Bayesian Optimization object optimizer = BayesianOptimization( f=black_box_function, pbounds=pbounds, random_state=2024 ) # Maximize the function optimizer.maximize( init_points=2, n_iter=3, ) --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-31-e3170102c931> in <cell line: 10>() 8 9 # Create the Bayesian Optimization object ---> 10 optimizer = BayesianOptimization( 11 f=black_box_function, 12 pbounds=pbounds, 2 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/numpy/__init__.py in __getattr__(attr) 317 318 if attr in __former_attrs__: --> 319 raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) 320 321 if attr == 'testing': AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'. `np.float` was a deprecated alias for the builtin `float`. To avoid this error in existing code, use `float` by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use `np.float64` here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations
미해결
파이썬 무료 강의 (활용편7) - 머신러닝
영상시간 0:24 부분 설명에서 질문드립니다. 말씀중에 "다항회귀는 sklearn에서는 따로 클래스를 제공하지 않는다. 그래서, 독립변수 X(시험점수)를 다항식에 맞게 변경후..." 이중에 X는 시험점수가 아니라 공부시간 아닌지.... 확인 부탁드립니다.
미해결
혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝
섹션1-2 데이터 전처리부분의 24분 쯤의 코드입니다 plt.scatter(train_input[:,0], train_input[:,1]) plt.scatter(25, 150, marker='^') plt.scatter(train_input[indexes,0], train_input[indexes,1], marker='D') plt.xlabel('length') plt.ylabel('weight') plt.show () 이부분을 따라 쳤는데 자꾸 똑같은 에러가 나서 진행이 안되서 말씀 드립니다 TypeError: list indices must be integers or slices, not tuple 이렇게 뜨고 어디가 문제인지 잘 모르겠어서 질문드립니다
미해결
스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1
안녕하세요 강사님, 좋은 강의 감사드립니다! 요즘 MLOps 관련 model deploy 및 serving 하는 것이 더 중요해지고 있는데 관련 강의를 준비하고 계신지 궁금합니다. 처음에는 이 강의에 추가로 강의를 올리시는 것도 계획 중이신지 여쭙고 싶었으나, 해당 강의와 model을 deploy하고 serving 하는 것은 강의의 범위에서 벗어나는 것도 같네요 ㅎㅎ Databricks에서도 MLFlow 이용해서 experiment를 하는 것이 꽤 잘 되어 있는 것 같던데 혹시라도 관련 강의 준비하고 계시다면 너무 기대됩니다!
