안녕하세요! 양질의 강의를 제공해주신 덕분에 잘 들으며 공부하고 있습니다.다름이 아니라 캐글 노트북 환경에서 계속 실습을 하다가 UX/UI가 변경되어서 그런지 환경이 좀 불편해서 그냥 코랩이나 주피터 환경에서 GPU로 세팅하고 실습해도 상관없을지 궁금해서 질문드립니다감사합니다. - 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.

안녕하세요 다니엘 선생님, 좋은 설명해주셔서 수업을 즐겁게 다 들을 수 있었습니다. 수업을 마치며, 한가지 궁금한 점이 있어 질문 드립니다. 도커를 배우기 전 윈도우 운영체제에서 CUDA와 tensorflow를 설치하는 데 고생했던 기억이 있습니다. 자신의 GPU에 맞는 그래픽 드라이버와 이에 호환되는 CUDA버전, cudnn 버전을 맞춰야 하는게 그 이유였는데, 도커에서 이미지로 빌드한 컨테이너 안에서 돌린 keras예제는 잘 실행되었습니다. pytorch도 마찬가지였습니다. 어떻게 따로 버전을 맞추지 않아도 자연스럽게 환경이 맞춰진건가요? VM에서 사용된 Tesla T4 gpu가 특이한건가요? 전공자가 아니라 질문이 황당하게 느껴지실 수도 있겠지만, 정말 궁금해서 여쭤봅니다!

[Pytorch] 파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축섹션 5 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)실습 - CNN model (LeNet-5) Mnist Dataset 분류 강의 중15분 15초 부분 code 실행 시 이미지가 출력되지 않습니다.local(jupyter notebook) 에서도 online(colab) 에서도모두 출려되지 않습니다. 어떻게 하면 되는지요?

섹션 다양한 Optimizer 정리하기 중 딥러닝으로 Regression 문제 적용해보기 (House Price Kaggle 문제) 강의에서 오류가 발생합니다.강의에 나오는 code 중 아래 부분을 실행하면 RuntimeError 가 발생합니다. 이 부분이 문제라고 나옵니다. --> loss = torch.sqrt(loss_function(y_minibatch_pred, y_minibatch))RuntimeError: The size of tensor a (1460) must match the size of tensor b (256) at non-singleton dimension 1 - 아 래 - for index in range(nb_epochs): indices = torch.randperm(X_train_tensor.size(0)) x_batch_list = torch.index_select(X_train_tensor, 0, index=indices) y_batch_list = torch.index_select(y_train_tensor, 0, index=indices) x_batch_list = x_batch_list.split(minibatch_size, 0) y_batch_list = y_batch_list.split(minibatch_size, 0) epoch_loss = list() for x_minibatch, y_minibatch in zip(x_batch_list, y_batch_list): y_minibatch_pred = model(x_minibatch) loss = torch.sqrt(loss_function(y_minibatch_pred, y_minibatch)) epoch_loss.append(loss) optimizer.zero_grad() loss.backward() potimizer.step() if index % 100 == 0: print(index, sum(epoch_loss) / len(epoch_loss)) 

SPP Layer의 경우 여러 Spatial Bins를 사용하여 이미지의 작은 부분부터 큰 부분까지의 정보를 취합하는 것으로 이해했습니다. 또한 ROI Pooling Layer의 경우 SPP Layer에서 Level이 1인 Bins만 적용하는 것으로 이해했습니다. 여기서 의문이 드는 것이 여러 정보를 종합적으로 취합한 SPP Layer가 ROI Pooling Layer보다 성능이 뛰어날 것으로 (직관적으로) 생각이 드는데, Fast RCNN에서 ROI Pooling을 선택한 이유가 궁금합니다.  실험적인 결과로 ROI Pooling을 선택했겠지만, ROI Pooling이 SPP Layer보다 Object Detection에서 우수한 성능을 보이는 이유가 궁금합니다!

안녕하세요.좋은 강의 잘 듣고 있습니다! 중간에 궁금한 점이 생겨서 질문 남깁니다. 현재, 사전 학습된 모델의 가중치를 불러와서 파인 튜닝을 진행하고 있습니다. 이 과정에서 입력 이미지 크기에 따라 실험을 진행중인데, VGG16의 입력 이미지 크기는 기본값이 224x224로 알고 있습니다.  만약, 제가 가진 데이터가 128x128의 형태를 띄고 있는 이미지라면, input_size를 128x128로 구성해줘도 기존의 사전 학습된 가중치를 불러와 쓸 수 있지 않나요? 기존의 DNN과 달리 CNN 모델들은 필터에 가중치를 적용하여 계산하므로 입력 이미지 크기에 상관없이 사전 학습된 가중치를 불러와 사용할 수 있다고 생각합니다.  제가 생각한게 맞는지 궁금해 질문 남깁니다. 감사합니다. 또한, 만약 제 생각이 틀리다면 위와 같이 128x128 이미지를 입력 사이즈로 주었을 때, 모델은 이를 어떻게 224x224로 만들어 학습하는지 궁금합니다. 감사합니다.

안녕하세요. 섹션 20~23 colab링크는 있는데요. 강의자료 pdf가 없어서 문의 드립니다.llama 3.1, 3.2 / LLM최적화등. 

각 freture map 의 이미지 조각 갯수를 더하고 여기에 마지막에 3을 곱해주는데 여기에 대해서 좀 더 설명 부탁 드립니다.

학습 시작하면 wandb: Paste an API key from your profile and hit enter, or press ctrl+c to quit: 하고 입력을 기다리네요. 어떤 것을 입력해야 하나요?

여기서 네트워크를 구성할 때 맨 마지막에 sigmoid를 태운 후에 마지막에 또 Softmax를 태우는데, 이렇게 할 거면 애초부터 네트워크의 마지막단을 sigmoid가 아닌 softmax를 태우면 되는 거 아닌가요?왜 sigmoid를 거친 후에 softmax를 태워야 하는 것인지 알 수 있을까요?

Ultralytics Yolo 실습 - 01 의 옥스포드 pet 데이터를 가지고 테스트 부분 따라하고 있습니다. 그런데 test.py가 없다는 오류가 뜹니다. test.py는 어느 단계에서 어떤 코드에 의해 만들어진 건가요?

안녕하세요OpenAI Assistants tools 기능중 retrieval 기능 대신 File Search 기능이 doc 페이지에서 보이는데 사용자가 upload 한 pdf file 을 기반으로 QnA 를 할 수 있는 기능은 이젠 제공되지 않나요?

안녕하세요 수업노트의 코드를 실행했을때 Assistant's Response message value 에서 중간 풀이 과정이 출력되지 않는데 동영상과 차이가 뭘까요?ㅇ 동영상 Value = "I need to solve the equation 3x + 11 = 14. Can you help me?"Value = "Sure, Jane Doe! To solve the eqation 3x + 11 = 14 for x, We need to isolate x on the one side of eqation. Here's how we can do it step by step. Subtract 11 from both sides of the eqation to get '3x' by itself on one side. That leaves us with '3x = 14 - 11' Simplify the right side of equation to find out what '3x' equation. Divide both sides of the equation by 3 to solve for 'x' Let's do the calculation"Value = "The solution to the equation '3x + 11 = 14' is x = 1"ㅇ 실습코드value='The solution to the equation \\(3x + 11 = 14\\) is \\(x = 1\\).')'I need to solve the equation 3x + 11 = 14. Can you help me?'

안녕하세요.  PPT 강의자료는 누락되어있는데, 별도 요청드립니다. 감사합니다.

안녕하세요 선생님, 수업 재밌게 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 Module 8 - R을 위한 도커 강의 중 컨테이너와 RStudio를 연결해 실행하는 과정에서 계속 권한 관련 오류가 나타나 해결방법을 여쭙고 싶습니다.docker run 커맨드를 입력할때 sudo를 같이 써보기도 하였으나 계속 permission 문제가 발생해 가상머신의 경로에 진입이 안되고 계속 튕겨서... 실수하거나 놓친 부분이 있는지 알고싶습니다.  

안녕하세요 우선 커리큘럼을 차례대로 재밌게 학습하고 있습니다LLM finetuning 후 추론하는 예시를 따라하고 있는데요아래 박스는 혹시 필요 없는 문장이 아닌가 해서 질문 드립니다감사합니다

안녕하세요.먼저 좋은 강의 감사합니다. 강의를 듣는 중에 궁금한 점이 몇가지 생겨 질문 남깁니다.이미지 증강 시, 증강 기법을 너무 많이 적용해도 오히려 성능이 떨어지며, 성능을 봐가면서 기법을 선택해야하는 걸로 알고 있습니다. 근데, 어떤 기법이 적절한지 알지 못하는 상황에서 어떻게 탐색해야할까요? 하나씩 적용하고 성능을 보기에는 기법이 너무 다양해서요배치마다 증강 기법을 적용하는 방식으로 진행중인데, 성능이 계속 이전 대비 떨어지는 현상을 보입니다. 확률을 만져줘야 하나요?(현재 0.5)이미지 증강을 사전에 하여 학습 데이터를 늘리는 사람들도 있던데, 이 사람들은 어떤 의도로 그러시는건지 궁금합니다.감사합니다.

 왼쪽 Plugins 클릭합니다.가운데 돋보기 옆에 “tensorflow developers certification” 입력 후우측 상단에 Install 클릭 --->위 입력했을때 플러그인 검색이 안나옵니다!!!

코랩 프로 플러스를 사용하고 있는 수강생입니다. 먼저 cloudflare를 다운받습니다. 이후  !pip install colab-ssh --upgrade from colab_ssh import launch_ssh_cloudflared, init_git_cloudflared launch_ssh_cloudflared(password='임의로 설정') # password는 임의로 설정 이걸 코랩 노트북에 작성해놓습니다. 그리고 vscode에서 ssh.config에 다음 사항을 작성해놓습니다.Host *.trycloudflare.com HostName %h User root Port 22 ProxyCommand C:\Program Files (x86)\cloudflared\cloudflared.exe access ssh --hostname %h 그 이후에 ssh로 접속해서 vscode에서 구글 드라이브와 연동하여 사용하고 있습니다.개인적으로 gpu 작업이 필요할 때 사용하는 방법이었는데, 일반적으로 많이 사용하는 방법인지 궁금합니다. gpu 자원을 갖고 있지 않아 코랩 프로 플러스를 구독하여 사용하고 있는데, 매번 작업할 때마다 환경을 조금씩 설정해줘야 하는 불편함이 있어서 코랩을 사용하려면 어쩔 수 없는 방법인지가 궁금합니다.

"NMS의 이해" 편 5:40에서 "Confidence score가 높을수록, IoU Threshold가 낮을수록 많은 Box가 제거된다"라고 말씀하셨는데,Confidence score가 아닌, Confidence threshold가 아닌지 질문 드립니다.