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해결됨
비전공자도 쉽게 배우는 클로드 디자인
피그마 디자인 파일 링크 클릭하면 권한요청 하라고 해서 했는데, 기다리면 되는 건가요? 아니면 제가 뭘 잘못한걸까요?
해결됨
실리콘밸리 엔지니어와 함께하는 Claude Code(개발자용)
안녕하세요 강사님 강의 잘 듣고 있습니다. 서브에이전트를 학습중에 궁금한게 있어 질문드립니다. 보통 메인 에이전트가 생성한 서브에이전트는 글로벌/프로젝트/로컬 단위로 어떻게 메모리를 관리하나요? 단일 에이전트의 경우 ~/.claude/CLAUDE.md 파일과 같이 파일시스템을 활용하는 건 알겠는데, 서브에이전트의 경우에는 어떻게 하는지 궁금해서요. 정해진게 없다면, 주로 어떻게 처리하는지가 궁금합니다.
해결됨
[단테랩스] Hermes × Codex 로 세우는 나만의 AI 가상 오피스 (8주 마스터 과정)
안녕하세요. 인프런 동영상 강의 보던중 궁금한 사항 질문 드립니다. 제가 아직 초보라서 잘 이해가 안가는게 있는데요. 로컬컴퓨터에 헤르메스 설치하고 텔레그렘에 봇을 만든다음 봇과 대화하는 부분이요. 저는 전에 먼저 인프런이 아닌 유튜브동영상을 보고 vps에 헤르메스 설치하고 슬렉에 봇만들어서 대화하는것 까지 해본 상태였습니다. 그때 유튜브 영상내용으로 로컬에서 설치된 헤르메스와 슬렉이나 텔레그램 봇과는 통신할 수 없는걸로 생각했었는데 인프런 강의에서는 통신이 되어서 제 개념이 헷갈리는 상황이됐어요. 질문: 어떻게 텔레그램에서 로컬의 헤르메스와 통신이 되는걸까요? vps는 인터넷 서비스라고 생각하면 될것같아서 아 잘 되는구나하고 넘어갔습니다.ㅜㅜ 호스팅어의 서비스와 헤르메스의 게이트웨이가 라우팅을 잘 해주거라 생각해도 될듯한데 반면 로컬 환경에서 헤르메스가 포트를 설정하고 있을것 같은데 보안 문제도 걱정되어서 이부분 간단한 코멘트 부탁드립니다.
해결됨
(AI 퀀트) 바이브 코딩으로 미국 주식 AI 자동 분석 시스템 만들기 with Claude Code
설치 및 설정 가이드 노션 자료는 없나요 ?
미해결
내가 자리 비워도 돌아가는 AI 에이전트, OpenClaw : 첫 설정부터 풀 자동화까지
현재 교재 다운로드가 제공되고 있지 않습니다. 확인해 주세요
미해결
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
수고하십니다.^^ 12회 빅분기 시험을 보고 왔는데, 통과 되는 선까지는 풀었는데,... 문제는 정답을 푼 문제별로 제출버튼을 클릭은 했는데, 풀 수 있을거 같은 문제가 하나 있어서 그걸 가지고 끝까지 씨름을 하다가 시험 종료가 돼서 자동으로 아웃이 됐는데... 최종버튼이 있었던거 같기도 하고... 각 문제별로 제출버튼을 클릭하면 제출된건가요?
해결됨
[단테랩스] Hermes × Codex 로 세우는 나만의 AI 가상 오피스 (8주 마스터 과정)
Windows11 home OS사용중인데요 Hyper-v 옵션 안보입니다. Hyper-v 기능이 꼭 필요한걸까요? OS에서 지원 안하는것 같은데요
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요~ 강의 덕분에 시험 잘 본 것 같습니다 작업 유형 2에서 train 타켓컬럼.describe 에서 이상치가 있는 것 같아서 iqr로 해서 이상치 대략 410개정도(전체 train 데이터 5000개) 제거하고 lgb랑 랜덤포레스트로 돌렸더니 rmse lgb 기준 71정도 나와서 제출했는데 생각해보니 과적합 위험이 클 것 같아서 점수 괜찮게 나올까요? 이상치 제거 안하고 그냥 onehot 인코딩으로 해서 했을때는 410 정도 나왔습니다ㅠㅠ
미해결
초보자를 위한 카카오톡 챗봇 개발
나머지 다 잘되었는데 start 에서 . fail이 뜨네요. Searching for connected devices... Found 1 device. Using: emulator-5554 Starting Iris service in the background... Failed to start Iris service.
미해결
칼만 필터: 예제로 이해하는 상태추정의 수학적 원리
제가 통계를 본지 오래되어 해깔리는데, 8분54초의 테이블의 확률이 모두 1/6이라고 되어 있는데, 이거 1/36일 것 같은데, 혹시 왜 1/6인지 알수 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 코딩팡 장업형2 베이스 라인에서 원-핫 인코딩만 사용하셨는데 인코딩 부분에 아래와 같이 추가해서 레이블 인코딩과 원-핫 인코딩 결과를 비교하는 식으로 해도 상관없나요? 원핫 인코딩만 사용하신 이유가 있을까요?? 1번 문제 import pandas as pd # 1) 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('data/car_train.csv') test = pd.read_csv('data/car_test.csv') # 2) 범주형 변수 원-핫 인코딩 target = train.pop('target') print(train.shape, test.shape) train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) print(train.shape, test.shape) # 레이블 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = train.select_dtypes(include = 'object').columns for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 3) 검증용 분리 (제출 전 성능 비교) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0, stratify=target) # 4) 세 가지 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import f1_score print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) from lightgbm import LGBMClassifier lgb = LGBMClassifier(random_state=0, verbose=-1) lgb.fit(X_tr, y_tr) pred = lgb.predict(X_val) print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) from xgboost import XGBClassifier xgb = XGBClassifier(random_state=0, verbosity=0) xgb.fit(X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) print(f1_score(y_val, pred, average='macro')) # 5) 선택한 모델을 전체 train으로 다시 학습 후 test 예측 (선택) # lgb.fit(train, target) # pred = lgb.predict(test) # 6) 제출 파일 저장 (pred 컬럼 1개만, index 제거) result = pd.DataFrame({'pred': pred}) result.to_csv('result.csv', index=False) # 제출파일 확인 print("\n ===== 제출파일 (샘플) =====") print(pd.read_csv("result.csv").head()) print("\n ===== 제출파일 (크기 확인) =====") print(pd.read_csv("result.csv").shape)
미해결
안정적인 AI 에이전트 서비스 운영을 위한 평가(Evaluation) 방법
강사님 uv setting 대로 실습을 진행하는 도중에 아카이브 tool 호출 시 아래의 에러가 발생했습니다. AttributeError: 'Search' object has no attribute 'results' uv add "arxiv<2.4.1" 로 다운그레이드 해서 해결했습니다. 혹시나 동일한 에러가 나시는 분들을 위해 남겨둡니다.
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 기출 풀어보면 C를 안 붙이고, object도 자연스럽게 변환된다고 하셨는데, 연습할 때 gender에 C를 붙였던 경험이 있습니다. 혹시 언제 붙이고 언제 안 붙이는지 알 수 있을까욤..?
미해결
실전! Django 입문 [최신 5.2 버전]
안녕하세요! 강의 수강 중에 가상 환경과 도커의 차이점이 궁금해서 질문드립니다 제가 이해한 게 맞다면 도커를 이용하면 굳이 가상 환경은 이용하지 않아도 될 것 같은데 맞나요?
미해결
프로그래밍 시작하기 : 파이썬 입문 (Inflearn Original)
안녕하세요? 현재 chapter 9 강의 수강중입니다. 강의 내용중에 아래 이미지에 있는 resource 와 sound 폴더를 다운로드 받아서 개인 PC local 에 복사를 하는 부분이 있는데, 해당 폴더들은 어디에 있는지 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
model.summary()로 풀수 있는 문제는 그냥 답만 적어도 상관없나요 따로 print 없이
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면, 불균형 처리를 제외시킨 후 제출하는 것이 맞죠?
미해결
2026 쉬운 AI 업무 자동화 실전, 업무자동화 마스터 클래스
섹션 2의 예정인 강의들이 안올라와서 그런데 언제 볼 수 있을까요?
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
빅데이터분석기사 실기체험에서 작업형 제2유형을 회귀 실습해보고 있는데. 에러가 나는데 이유를 전혀모르겠어요. import pandas as pd train = pd.read _csv("data/customer_train.csv") test = pd.read _csv("data/customer_test.csv") target = train.pop('총구매액') train = pd.get_dummies(train) test = pd.get_dummies(test) from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor model = RandomForestRegressor() model.fit (train, target) p = model.predict(test) submit = pd.DataFrame({'pred':p}) submit.to _csv("result.csv", index=False) print(submit.head()) 에러) Makefile:6: recipe for target 'py3_run' failed make: *** [py3_run] Error 1 Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 38, in <module> p = model.predict(test) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_ forest.py ", line 1063, in predict X = self._validate_X_predict(X) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_ forest.py ", line 641, in validate X_predict X = self._validate_data( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ base.py ", line 608, in validate data self._check_feature_names(X, reset=reset) File "/usr/local/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ base.py ", line 535, in check feature_names raise ValueError(message) ValueError: The feature names should match those that were passed during fit. Feature names seen at fit time, yet now missing: - 주구매상품_소형가전
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
문제에서는 0.17 0.33 처럼 제출하라고 되어있는데. LIGHTGBM 으로 예측하면 소수점이 더 길게 나오자나요. 이렇게 제출해도 문제가 없는걸까요? 아니면 반올림처리해서 제출해야하나요.....
