선생님 안녕하세요. 두가지 질문이 있습니다.검증데이터셋을 구성할 때, 학습데이터 내의 데이터로 검증 데이터셋을 구성하는 이유는 학습데이터셋에 대한 과적합을 확인하기 위해서 인가요?그렇다면 다른 데이터셋으로 진행할 때도 학습데이터셋 내에서 검증 데이터셋을 구성하는 것이 맞는건가요? 학습,검증데이터셋을 나눠줄 때 사이킷런의 train_test_split 을 사용하는 이유는 단순히 데이터셋을 나누기에 적합한 함수이기 때문에 사용하는 것이죠? test data, valid data를 나누는데 함수 이름이 train_test_split이라서 헷갈리네요.

안녕하세요 선생님,제가 load_boston을 import했을 때, 다음과 같이 오류가 나왔었습니다.ImportError: `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.따라서 scikit-learn을 0.24.2버젼으로 바꿨는데, 여전히 이 오류가 계속 나옵니다.도저히 방법을 모르겠습니다.도와주세요.감사합니다.

라벨인코딩시 object대신 숫자로 대치되던데 어떤 object이 어떤 숫자로 매칭되었는지 어떻게 알수 있나요? 감사합니다.

안녕하세요. 교수님. 이번 강의를 보면서 실루엣 값과 각 군집의 평균값에 대개 배웠는데요. 이렇게 구해진 각 값들의 실루엣 계수들에 대해 어느정도 값을 기준으로 필터링하여 해당 클러스터된 각 데이터를 target 값으로 사용하여 다른 데이터의 회귀분석 예측모델을 사용하려는 생각을 조금 해보았는데 이런 진행 방식이 맞는걸까요?

안녕하세요. 강의를 듣고있는 학생입니다.강의에서는 PCA1과 PCA2를 기반으로 2차원에서 군집분류를 하는데 PCA가 3이상이 있을 경우에 PCA2와 PCA3을 2차원으로 하여 시각화를 하는 건 의미가 있을까요?

2번째 문제에서 else if의 조건에else if (1 =< product.length =< 4)혹은else if (product.length =< 4 && product.length > 0)는 왜 오류가 나는지 궁금합니다

안녕하세요.혹시 추천시스템 심화 강의는 언제 올라오는지 알 수 있을까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요이제까지는 잘 해왔는데, 이번 회차부터 파일이 안올라가네요... 다른 거 설정해야할 게 있을까요??

mainpagecomponent로 쓰던데uploadpage나 productpage는 component가 따로 안붙고 쓰던데 mainpage만 이렇게 써야되는 규칙인가요?

강의 교재 내에 히든 뉴런 부분 중 a^2=g(z^2)라고 되어 있는데 제가 다운받은 교재에는 a^2 = g(z)라고 되어 있어서요 교재 내용이 다른거 같은데 어떻게 된걸까요?

단어를 어떻게 말씀드려야 할지 모르겠어서 이중 객체 검출이라는 용어를 사용했습니다.앞 선 질문에서 "몸 전체에 대한 레이블링과 얼굴 부분에 대한 레이블링, 총 2가지 레이블링" 이라고 하신 부분에 이어 질문이 있습니다.예시를 들어 자동차의 번호판 같은 것을 검출하고 싶을 때 입니다. 바로 번호판을 Annotation 작업을 해서 수행하면 상가 간판, 도로 표지판 등 네모난 물체에 글씨가 적혀있는 부분까지 오인 검출이 됩니다. 따라서 자동차를 먼저 검출하고 자동차 번호판은 자동차에만 있으니 이어서 번호판을 검출하도록 알고리즘을 작성하면 효율성이 올라갈 것 같아서 해보려고 합니다. 이렇게 이중으로 검출을 하고 싶다면 알고리즘을 어떻게 작성할지 큰 틀이 궁금해서 질문 드립니다. 직접Annotation 작업을 한다면 어떻게 해야 하는지, 그리고 올려주신 YOLO V5를 사용한다고 한다면 어떻게 이중으로 검출하라고 알고리즘을 구성할지 궁금합니다. 추가 질문으로는 객체 검출 알고리즘(YOLO 등)의 가중치가 Pre-training 된 것을 사용하는 부분입니다. 제가 이해한 학습이란 객체 검출 알고리즘을 사용하려고 하는 데이터에 대해 훈련을 시키면 가중치가 업데이트 되며 학습이 되는 것 입니다. 근데 Pre-training된 것을 사용하는 것에 어떤 의미가 있는지 궁금합니다.강의 재미있게 수강하고 있습니다. 감사합니다!

두번째 블록 코드를 수정없이 그대로 실행했는데 오류가 떠서 질문드립니다AttributeError Traceback (most recent call last) Input In [4], in <cell line: 13>() 11 # VotingClassifier 학습/예측/평가. 12 vo_clf.fit(X_train , y_train) ---> 13 pred = vo_clf.predict(X_test) 14 print('Voting 분류기 정확도: {0:.4f}'.format(accuracy_score(y_test , pred)))AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'split'무엇이 문제일까요??... 

다른 수강생분들에게도 문제 해결에 도움을 줄 수 있도록 좋은 질문을 남겨봅시다 :) 1. 질문은 문제 상황을 최대한 표현해주세요.2. 구체적이고 최대한 맥락을 알려줄 수 있도록 질문을 남겨 주실수록 좋습니다. 그렇지 않으면 답변을 얻는데 시간이 오래걸릴 수 있습니다 ㅠㅠex) A라는 상황에서 B라는 문제가 있었고 이에 C라는 시도를 해봤는데 되지 않았다!3. 먼저 유사한 질문이 있었는지 꼭 검색해주세요!

안녕하세요, 선생님. 늘 좋은 수업 감사합니다. 다름이 아니라, object detection을 위한 custom dataset annotation을 만드는 도중에'겹쳐져있는 물체'에 대한 의문 사항이 생겨 글 남깁니다.가급적 bounding box끼리는 겹치지 않게 하는 것이 좋다고 강의 중 언급하셨는데요,다른 class가 아니라 같은 class의 물체가 겹쳐있을 때에도 둘 이상의 bbox는 겹쳐서는 안되나요?겹침을 피하기 위해 bbox를 그리다보니 첨부 이미지와 같이 물체 전체를 담지 못하고 일부가 잘리게 되는데요, object detection 예시들을 보면 겹쳐있는 물체(ex.이동중인 사람들)들도 각각을 잘 감지하는 것을 확인할 수 있습니다. 겹치지 않도록 annotation한 ground truth를 학습했는데 어떻게 그와 같은 결과가 가능한 걸까요?

안녕하세요 항상 좋은 강의 해주셔서 감사합니다.df_train.corr()['SalePrice'] 를 실행했더니,ValueError: could not convert string to float: 'RL'이런 벨류 에러가 뜹니다.따라서 인터넷에 찾아보았더니, 'RL'과 같은 문자열을 실수(float)으로 변환할 수 없다고 하며, 이러한 문자열이 존재하는 열은 데이터 타입이 숫자형이 아닌 문자형(object)일 가능성이 높다고 하는데, 위에서 해당 feature를 봤을 떄는 실수형이던데 왜 이런 오류가 발생하는지 아실까요?

 안녕하세요 예측에 관련되서 여쭤볼게 있어서 질문 드립니다.LSTM훈련 후 Original Price와 Predicted Price의 그래프를 그리실 때 자세히 보시면 Predict price가 Original price의 데이터를 1스탭 뒤로 그려지는 것을 볼 수 있습니다.그렇다면 이건 예측이 아니라 전 스탭에 있는 데이터를 어느정도 이동평균 또는 지수 이동평균과 같이 보정해서 쓴다고 보는게 맞지 않을까요?이렇게 나오는 것보다 완전히 맞지 않더라도 1스탭 뒤로 예측되는 예측되는 것보다 어느정도 맞게 따라가는 방법은 없을까요?

좋은 강의 너무 감사드립니다. 강의 10:40 부분에 useParams 사용하는 부분에서:const params = useParams();console.log(params); 이거 입력한 후에 리프레쉬 한후 각자 아이템을 누르면, 밑에 화면이 뜹니다. 뭐가 잘못된 건지 잘 모르겠어요..

Axios 를 다운 받을때, 꼭 특정한 폴더에서 받아야 하는 건가요? Node-modules 랑 json.package 가 public 폴더 밑으로 또 생겨있고, nom start 누르면 Axios error 라고 뜹니다.

4.2 결정트리 Jupyter notebook 에러  안녕하세요? 올려주신 강의 덕분에 도움을 참 많이 받고 있습니다. 정말 감사드립니다. 다름이 아니라, 수업 중 결정트리 실습 강의 첫번째 부분 강의를 들으며 코드실행을 진행하던 중 다음과 같은 에러가 발생하며, 결과값 도출이 되지 않아 문의를 드립니다. 에러코드는 다음과 같습니다. from sklearn.tree import DecisionTreeClassifierfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 예제 반복 시 마다 동일한 예측 결과 도출을 위해 random_state 설정dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=156)dt_clf.fit(X_train , y_train)pred = dt_clf.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test , pred)print('결정 트리 예측 정확도: {0:.4f}'.format(accuracy))# DecisionTreeClassifier의 하이퍼 파라미터 추출print('DecisionTreeClassifier 기본 하이퍼 파라미터:\n', dt_clf.get_params())--------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) ~\AppData\Local\Temp\ipykernel_25120\762432765.py in <module> 4 # 예제 반복 시 마다 동일한 예측 결과 도출을 위해 random_state 설정 5 dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=156) ----> 6 dt_clf.fit(X_train , y_train) 7 pred = dt_clf.predict(X_test) 8 accuracy = accuracy_score(y_test , pred) ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 935 """ 936 --> 937 super().fit( 938 X, 939 y, ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in fit(self, X, y, sample_weight, check_input, X_idx_sorted) 163 check_X_params = dict(dtype=DTYPE, accept_sparse="csc") 164 check_y_params = dict(ensure_2d=False, dtype=None) --> 165 X, y = self._validate_data( 166 X, y, validate_separately=(check_X_params, check_y_params) 167 ) ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\base.py in _validate_data(self, X, y, reset, validate_separately, **check_params) 576 # :( 577 check_X_params, check_y_params = validate_separately --> 578 X = check_array(X, **check_X_params) 579 y = check_array(y, **check_y_params) 580 else: ~\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py in check_array(array, accept_sparse, accept_large_sparse, dtype, order, copy, force_all_finite, ensure_2d, allow_nd, ensure_min_samples, ensure_min_features, estimator) 744 array = array.astype(dtype, casting="unsafe", copy=False) 745 else: --> 746 array = np.asarray(array, order=order, dtype=dtype) 747 except ComplexWarning as complex_warning: 748 raise ValueError( ~\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py in __array__(self, dtype) 2062 2063 def __array__(self, dtype: npt.DTypeLike | None = None) -> np.ndarray: -> 2064 return np.asarray(self._values, dtype=dtype) 2065 2066 def __array_wrap__( ValueError: could not convert string to float: 'tBodyAcc-mean()-X'혹시 몰라 사진을 함께 첨부하였습니다.늘 감사합니다.

앞선 강의(softmax regression)에서는 train_data = train_data.repeat().shuffle(60000).batch(batch_size) 형태로 구현됐었는데이후 강의(ann, autoencoder...)에서는 train_data = train_data.shuffle(60000).batch(batch_size) 형태로 구현돼 있습니다.repeat()의 유무는 중요하지 않은건가요?