학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['원산지','메뉴']).agg(['mean','sum']) # 원산지와 메뉴 기준 (평균, 합계) df.groupby(['메뉴']).agg(['mean','sum'], numeric_only=True) 원산지와 메뉴기준으로 agg하여 mean 과 sum을 구했을때 코드를 알려주셨는데요, 원산지 하나의 칼럼의 mean과 sum을 보고싶을 때는 어떻게 해야하나요? 에러가 나네요,, 아마 원산지가 빠져서 문자열이라 그런거같은데, numeric_only = True을 어디에 넣어야하나요?
Upstage의 모델을 사용하는데 답변의 정확성이 떨어지는 것 같습니다. 아래 캡처 화면을 보면 retriever가 페이지를 가져오는 것 까지는 괜찮아 보이는데, 가져온 문서의 내용을 적용하여 계산하는 것, 그리고 심지어 기본적인 수학적 계산도 종종 오류를 냅니다 ㅜㅜ 더 정확한 답변을 내도록 할 방법이 있을까요?
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state=0) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict_proba(X_val) 촉박하게 공부하다 보니 평가지표에 대한 이해가 잘 되지 않는데요, 제출하는데는 크게 문제가 없는 것으로 보이는데 평가지표도 코드에 포함되어야 채점에 큰 문제가 없을..까요..?ㅠㅠ
age 컬럼에서 소수점인 칼럼을 찾기 위해 df[age] != round (df[age], 0)으로 수식 작성하셨는데요. 이렇게 될 경우, 36.3은 버림이 되면서 round 적용하기 전과, 적용한 이후가 같아져서 누락이 되는거 아닌지 궁금합니다. 영상에서는 36.3 값도 필터링이 되던데 어째서 가능한지 너무 궁금합니다ㅠ 바쁘신데 감사합니다!
1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 1-5 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 알고리즘과 친해지기(2) 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? max값을 구할 때 리스트의 max 함수를 사용할 수도 있는데 굳이 max 값을 따로 구하는 이유가 있으신가요? 그게 더 시간 복잡도상으로 좋아서인지 초심자 입장에서 생각해보려고 하는 건지 궁금합니다..
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다 실습중에 n8n을 gemini 2.0 모델고 연결하고 simple memory에 연결까는 잘 동작하는것을 확인했습니다 채팅으로 "요즘 인기있는 영화 추천좀 해줘"라고 요청을 보내면 아래와같이 agent가 검색을 사용하지 못하는것으로 보입니다 http request만 따로 요청했을때는 api 호출이 잘 되는것으로 보여집니다 문제 해결에 도움 부탁드리겠습니다 좋은 강의 감사드립니다
문제1-2 유의확률(p-value)이 0.05 미만인 유의한 변수만을 사용해 다시 로지스틱 회귀 분석을 수행하시오. 이 회귀식의 유의한 회귀 계수(상수항 포함)의 합계를 구하시오. (반올림하여 소수 셋째 자리까지 계산) 여기서 상수함 포함 이라는 문구를 보면 어떻게 해설로 처리해야되는건가요? 그게 혹시 model.pvalues[1:] 이렇게 표현한게 상수함 포함을 얘기하는건가요?
Error response from daemon: Ports are not available: exposing port TCP 0.0.0.0:5678 -> 127.0.0.1:0: listen tcp 0.0.0.0:5678: bind: An attempt was made to access a socket in a way forbidden by its access permissions. 이라고 뜹니다.
docker compose up 이 아니라 For everyone else git clone https://github.com/n8n-io/self-hosted-ai-starter-kit.git cd self-hosted-ai-starter-kit docker compose --profile cpu up 이렇게 해야하는거 아닌가요?
기출문제 작업형2 공부하면서 라벨인코딩을을 하면 꼭 에러가 납니다. 같은 문제를 원-핫인코딩으로 해서 전후를 비교하면 데이터가 늘어난게 확인이 되는데 라벨인코딩은 에러가 나던지 데이터가 그대로 입니다.. 오타를 정확하게 확인했구요. 교재와도 정확하게 비교했는데 왜그럴까요?ㅜ 그리고 원-핫인코딩은 사전에 범주형,수치형데이터 분리없이 바로 사용해도 범주형데이터만 원-핫인코딩을 진행하는게 맞는거죠?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 작년에 결제 후 6월 시험은 강의만 후루룩 듣고 시험 보러 가니 머리가 멍 해져서 제대로 시험도 못 치루고 나왔고 12월시험 준비는 교수님 책도 사고 그랬는데... 회사 내 근무지 이동과 출장기간과 겹쳐 시험을 보지 못했습니다...ㅠ 아직 많이 부족하여 혹시 다음 달 시험 보기 전까지만 연장이 가능한 방법이 있는지 여쭈어 봅니다. 혹시나 해서 메일 주소 남겨드립니다. subinsky@naver.co m 입니다.
남박사님 덕분에 천천히지만 잘 따라가고 있습니다. 메일을 확인해서 미팅관련 메일이 있을 경우 구글 캘린더에 등록하고 회신까지 하는 프로젝트는 재밌게 보았는데요, 제가 테스트할 때 메일이 3개가 들어와 있었는데 그 중 하나만 제가 일정 등록을 하기 위해 TEST로 보낸 메일이었고 나머지는 일반 메일이었습니다. 이 경우 AI Agent가 일정관련된 내용인지는 판단하여 구글 캘린더에 등록을 하지만 메일을 보내는 건 3개가 전부 넘어가더라고요. 이전 시간에 배운 Switch 노드 같은걸 이용해서 회신을 보낼 메일(미팅 일정관련인지) 여부를 판단해서 나누는게 좋을까요?
train데이터에서 CLIENTNUM를 drop한 후 검증데이터분리를 하셨는데, drop을 하고 분리한뒤에 훈련을 시키면 나중에 어떻게 최종파일 값들과 CLIENTNUM이 매칭이 되는걸까요? CLIENTNUM값을 기준으로 데이터를 기억하고 훈련시키는건 아닌건지 ㅠ이해가 잘 안되서요
