안녕하세요.수업을 너무 게을리 들었습니다. ㅠ죄송하지만 수강연장 해주실수 있나요 ?마음잡고 열심히 해보겠습니다.

35강 smart composer에 대해 배우고 있습니다.너무 좋은 내용인데요,현재 가능한 ai 모델들을 보면 gpt-5.2, opus 4.5등 너무 옛날 모델들인데,gpt 5.5나 fable까지(지금은 못쓰지만) 나온 이 시점에.. 더 업데이트된 모델을 사용할 수 있는 방법은 없나요?다른 커뮤니티 플러그인 이라던가..알려주시면 감사하겠습니다 ^^

로지스틱 회귀, 일반 회귀 문제에서logit, ols를 사용하는데 이때 범주형 변수는 따로 처리 안 해도 되나요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요코딩팡학습하다가 의문이 생겨서요작업형2 문제에서 나머지문제는 다 40점 나오는데 3번문제만 어떤방법을 써도 25점 이상 안올라가요..ㅠㅠ이유가 뭔지 알길이 없네요.. 문제 다 똑같은 형식으로 제출했습니다.train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val)from sklearn.metrics import root_mean_squared_errorprint(root_mean_squared_error(y_val, pred))import lightgbm as lgblg = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1)lg.fit(X_tr, y_tr)pred = lg.predict(X_val)print(root_mean_squared_error(y_val, pred))import xgboost as xgbxg = xgb.XGBRegressor(random_state=0, n_estimators = 400)xg.fit(X_tr, y_tr)pred = xg.predict(X_val)print(root_mean_squared_error(y_val, pred))lg.fit(train, target) -> pred = lg.predict(test) 로도 해봤어요!pred = lg.predict(test)submit = pd.DataFrame({'pred':pred})submit.to_csv('result.csv', index=False)print(pd.read_csv('result.csv'))

안녕하세요, 시각 자료가 너무 잘되어 있어서 이해가 잘 됩니다. 혹시 시각 자료도 공유 받을 수 있을지 문의드립니다.

관찰값이라면 말그대로 실제로 관측된값이고기대값은 관측이 되지않았지만 기대할 값이라는것 같은데 이문제에서는 이번회차를 관측값으로 두고지난 3년을 기대값으로 뒀는데 왜 지난3년이 기대값이 되는건가요..?

안녕하세요 작업형2에 대한 질문입니다.train, test 모두 id 컬럼이 있는 경우에 train, test 모두 id 컬럼을 제외해도 되는지 궁금합니다.제외하려는 이유는 모델의 예측결과가 id 컬럼과는 무관할 것 같기 때문인데 test 셋을 건드는게 조심스러워 질문드립니다.만약에 제거하게 된다면 train, test 모두에서 제거해야 하는지, train에서만 제거해야 하는지 궁금합니다.데이터 예시는 아래와 같습니다.ID 연월 업종명 이용자구분 성별 이용자수 이용건수 0 ID_6105 202212 비알콜 음료점업 동남아 알수없음 151 173.0 1 ID_6125 202212 슈퍼마켓 기타외국 알수없음 66 71.0 2 ID_6773 202306 한식 음식점업 법인 알수없음 146682 165699.0감사합니다.

안녕하세요.강의 촬영 시점과 수강 시점이 많이 차이가 나 그동안 여러 변경사항이 있는 것 같은데요! 인텔리제이 설치 후 새 프로젝트 셋팅하려고 보니 언어 선택하는 부분이 없음 (이 부분은 왼쪽 패널에 new project > java/kotlin... 등으로 선택하게 되어 있네요!)JDK 버전이 26까지 올라와 있음이런 상태인데, JDK는 항상 최신 버전을 다운로드 받아도 될까요? 아니면 21 버전으로 다운로드 해야 할지 확인 부탁 드립니다.

2유형 보내주신 메일 잘 받았습니다. 감사합니다샘 3가지 유형을 돌리고 나서 가장 좋은거 선택하고 나머지 2개는 주석처리 하면 5번 새로생긴항목 안해도 되는거죠~~

안녕하세요. 올려주신 모의문제 작업형 2유형 2번 문제를 푸는 도중 아래와 같은 에러가 발생했습니다. 코드 문법 관련된 오류는 아닌 것 같은데, 시험장에서도 이런 오류가 발생할 가능성이 있을까요? 감사합니다. Traceback (most recent call last): File "<exec>", line 22, in <module> File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/base.py", line 1389, in wrapper return fit_method(estimator, *args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 487, in fit trees = Parallel( ^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/utils/parallel.py", line 77, in __call__ return super().__call__(iterable_with_config) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/joblib/parallel.py", line 1918, in __call__ return output if self.return_generator else list(output) ^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/joblib/parallel.py", line 1847, in _get_sequential_output res = func(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/utils/parallel.py", line 139, in __call__ return self.function(*args, **kwargs) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/ensemble/_forest.py", line 189, in _parallel_build_trees tree._fit( File "/lib/python3.12/site-packages/sklearn/tree/_classes.py", line 472, in _fit builder.build(self.tree_, X, y, sample_weight, missing_values_in_feature_mask) File "_tree.pyx", line 153, in sklearn.tree._tree.DepthFirstTreeBuilder.build File "_tree.pyx", line 268, in sklearn.tree._tree.DepthFirstTreeBuilder.build File "_tree.pyx", line 923, in sklearn.tree._tree.Tree._add_node File "_tree.pyx", line 892, in sklearn.tree._tree.Tree._resize_c File "_utils.pyx", line 29, in sklearn.tree._utils.safe_realloc MemoryError: could not allocate 63832064 bytes

hermes 데스트앱을 맥에서 업데이트 하는데 exit code1 메세지 계속뜨고 있습니다.데스크앱을 지우고 재설치 해도 같은문제가 계속 뜹니다. 몇 시간째 이걸로 머리싸메고 있음. 또다른 문제 hermes model명령어, 아래상태에서 멈춤.맥오에스를 아예 초기화 한상태에 다시 해야하나 고민하고 있습니다.

안녕하세요!코딩살구클럽 신청을 했는데, 로그인이 되지 않아 질문드립니다!dzzzing@naver.com 입니다.- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

안녕하세요. 시험이 얼마 남지 않은 상황에서 아래와 같은 템플릿을 작업형 2유형에 대한 고정 템플릿으로 가져가는게 괜찮은지 여쭤보고싶습니다. 올려주신 모의문제 기준으로는 25/40점을 기록하여 노파심에 여쭤봅니다. 감사합니다. *분류 문제는 RandomForestClassifier, 회귀문제는 RandomForestRegressor 쓸 예정이며, 평가지표가 roc-auc인 경우 predict()를 predict_proba로 바꿔야한다는 점까지는 인지하고 있습니다.  import pandas as pd train = pd.read_csv('data/car_train.csv') test = pd.read_csv('data/car_test.csv') # print(train.head()) # print(test.head()) # target : target (분류) # 데이터 전처리 target = train.pop('target') temp = pd.concat([train, test]) temp = pd.get_dummies(temp) train = temp.iloc[:len(train)] test = temp.iloc[len(train):] # 모델 정의 및 훈련 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier() model.fit(train, target) p = model.predict(test) # csv 파일 만들기 및 확인 submit = pd.DataFrame({'pred': p}) submit.to_csv("result.csv", index = False) result = pd.read_csv("result.csv") print(result.head())

안녕하세요.단테랩스님 헤르메스에이전트 강의에 대한 관심이 있어서 문의드립니다.목차를 보니 헤르메스에이전트 관련해서 너무 알차고 기대가 되는데, 헤르메스에이전트랑 같이 많이 사용하는 옵디시언+LLM WIKI도 함께 강의에 포함되어있는지 궁금합니다.목차에서는 보이지 않아서 질문남깁니다.감사합니다.

ID 삭제하고 돌리면 평가점수가 떨어지는거같은데. 시험 가서는 어떻게 해야할까요? 평가점수가 떨어지더라도 ID는 삭제하고 진행해야하는게 맞을지. 무조건 평가점수가 높게 나오는 방향으로 하는게 맞는지 혼란스럽습니다! 

22:38 부분에 띄어쓰기가 있다고 하는데 코드의 d와 ” 사이에 간격이 있어서 그런건가요? 간격이 미묘해서 띄어씌기를 하는건지 아닌건지 헷갈립니다 ㅠ  

안녕하세요, 코딩살구클럽 구글 폼을 하루 전에 작성해 제출했는데 해당 정보로 로그인이 되지 않아 글 올립니다!- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

7회 기출문제 작업형 1을 풀다가 조건 cond를 설정해서 문제에서 정해준 조건에 만족하는 위치에 score 컬럼 값을 표준화해 저장하려 했습니다.그래서 아래의 코드와 같이 df[cond1 & cond2]로 스케일링을 했는데 이후에 print(df)를 하면 score 컬럼의 값이 스케일링하기 전의 값들로 결과가 출력되는지 궁금합니다.다른 문제들도 어떨때는 df = df.변환 하면 저장되어서 출력되고, 또 어떤 경우에는 안되고에 대한 기준을 모르겠습니다. import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/7_1/student_assessment.csv") # 결측치 제거 # print(df.head(5)) # print(df.info()) # print(df.isnull().sum()) df = df.dropna() # print(df.isnull().sum()) # 가장 많은 학생이 수강한 과목 = 12 # print(df['id_assessment'].value_counts()) # print(df.head(5)) # 12 과목의 score 컬럼을 표준화 한 뒤에 표준화 from sklearn.preprocessing import StandardScaler # print(dir(preprocessing)) scl = StandardScaler() cond1 = df['id_assessment'] == 12 cond2 = df['score'] # 질문 부분 시작 print("스케일링 전: ",df[cond1 & cond2].describe()) df[cond1 & cond2] = scl.fit_transform(df[cond1 & cond2]) print("스케일링 후: ",df[cond1 & cond2].describe()) print(df) # 질문 부분 마침 # print(df[cond1 & cond2].max()) # print(round(2.183422, 3)) # 답: 2.183

쿼터스에서 보다 싶이 82%에서 진전이 보이지 않는데 이거 해결 방법이 있나요? 

안녕하세요 !치알남님!클로드 api 월 3만원정도 충전하면 충분하다고 하셨는데,코드수정을 클로드에게 계속 부탁해서인지 토큰사용량이 많아서 금방 소진되더라구요.코드작성이나 수정없이,매일 자동매매 프로그램만 켰을경우 사용토큰량이 얼마정도 될까요?