커널 사이즈의 의미가 먼가요?커널 사이즈를 input size에 맞게 대략 어림잡아 pre-trained 모델 (7, 7) -> (3, 3)으로 바꾸면 되는건가요?예를들어, (2, 2) 로 바꾸는 것과 어떤 차이가 있을까요?

선생님 안녕하세요.. 덕분에 파이터치문법에 대해서 이해할수 잇게 되엇습니다 ㅎㅎ다른 여러가지강의도 들어봣는데, 가장이해하기 쉽게설명해주셔서 드디어 이해햇다라고 느끼게 해주는 강의엿습니다 ㅎㅎ 참고로 질문하나 드리겟습니다 ㅎ, 마지막강의 캐글문제 DOGS VS CATS문제인데요.. 제가 가지고 잇는 이미지파일이 흑백사진파일인데 이 흑백사진파일을 사용할때는 그냥cv2.cvtColor()로 컬러로 변환만 하고 그냥 사용하면 되는지요?예를들어, 흑백사진을 그대로 사용하니 transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])에서는 에러가 나던데....흑백사진을 사용할때의 코드상의 변경할 부분이 따로 있는지 알고싶습니다 ㅎ답변 부탁드리겠습니다 ㅎ  

안녕하세요 , 좋은 강의 감사드립니다바보 같은 질문일수도있으나 , Ground Truth Box 의 중심좌표값과 예측 BBO의 중심좌표값의 차이가 최소가 되도록 손실함수를 작성하지 않고 , Anchor Box를 Reference 로 해야하는 이유가 있을까요? 분명 제가 제대로 이해를 못한것같은데.. 조금 헷갈리네요..!

- 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.

교수님께서는 연산량을 5*5*200*30*30*64라고 하셨습니다.하지만 convolution을 적용한 feature map은 입력의 크기와 같으니 padding을 적용한것이라고 볼수있습니다.그러니 padding은 입력 사이즈의 가로 세로 2를 더하고, 입력 feature는 총 34*34*200의 크기를 가지게 될것입니다.결국에는 34*34*200*5*5*200*64가 총 연산량이라고 생각됩니다.

배너 슬라이드 기능만 잘 되지 않습니다.최신 버전 강의 따라 하였습니다....

안녕하세요 교수님CNN에 대해 궁금한 점이 있어 질문 남깁니다.CNN으로 이미지 분류를 수행할 때, 인풋데이터로 이미지가 아닌 수치형 데이터를 넣어도 분류가 가능한가요?예를 들면, 수치형 데이터의 색을 부여한 후,(0이면 흰색에 가깝게, 100이면 검은색에 가깝게) 색을 부여한 이미지로 분류를 수행하는 것이 가능한 건가요?위에서 말하는 색 이미지를 파이썬 코드로 대체하여 출력을 하지 않고도(따로 인풋 데이터로 이미지를 제공하지 않아도) CNN의 이미지 분류가 가능한 것인지 궁금합니다.

이전 메인페이지가 뜨지 않는다는 질문과 답변들을 통해 App.js파일과 index.js 파일 상단에 import React from 'react'; 를 넣기도 해보고 node와 npm 삭제 > 재설치 후 진행해 보아도 메인페이지에 글자가 뜨지 않아 질문드립니다ㅜㅜ또한 각 파일의 vscode내 터미널 로그를 보아도 딱히 에러가 보이지 않아 문의드립니다..! 

fly.io에 server 프로젝트를 deploy 단계까지 마쳤다.web 프로젝트까지 배포가 완료 되어 모든 동작이 잘 이뤄지고 있다.하지만, 일정 시간이 지나면 자동으로 fly.io에 배포된 DB가 초기화가 된다.초기화가 된 것인지, local의 데이터가 자동 업로드 되면서 덮어씌여진 것인지는 잘 모르겠다.이전 질문의 답변을 보면, Commit을 하면서 fly.io가 자동으로 덮어씌여진다는 것을 보았다.-> 하지만, 실험 결과 Commit을 따로 하지 않아도 초기화가 된다.만약 git과 연관이 있다면6-1. 배포 이후 별다른 작업을 하지 않았지만, 일정시간이 지나면, vercel와 같이 자동으로 git의 repository 최신 내용 바탕으로 업데이트 되어, git에 이미 올라가 있던 DB가 fly.io에 반영이 되는것인가가 궁금합니다.6-2. 또한, 그렇다면 애초에 vercel은 레포지토리 주소를 참고하여 배포하였다면, fly.io는 그저 플랫폼 로그인 수단으로만 git을 연동하였는데, 최신 커밋을 참고하는 기능이 있는지도 궁금합니다.결론적으로 현재 반복적으로 DB가 초기화 되는 현상을 고치고 싶습니다. 추가적인 실험 결과, 로컬의 nodemon server.js가 돌고 있는 server 프로젝트를 종료를 하여도, 일정 시간이 지나면 fly.io의 DB가 초기화 되는 것으로 보아, server의 내용이 바뀌면서 자동으로 로컬 내용이 fly.io로 넘어가는 것도 아닌 것 같습니다. 

<img src="images/icons/logo.png" /> 만으로 사진이 불러와 지는데요 엄밀히 따지면 images 파일은 public 폴더 아래 있으니<img src="../public/images/icons/logo.png" /> 처럼 상위 폴더로 이동 후 public에서 images에 접근할 수 있는 것 아닌가요?

안녕하세요! Svm classifier 를 통해 학습시킬떄 IOU가 0.3 이상이지만 Ground-Truth가 아닌 경우가 잘 이해가 되지 않아 질문을 남깁니다! IOU는 Group Truth와 Selective Search Predicted 영역간의 중복되는 사각형의 넓이로 이해하였는데 0.3 이상이지만 Ground-Truth가 아닌 경우가 어떤 경우가 있을까요!   

안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다.질문은 여기서 16*5*5가 5*5피쳐맵 16개라는데5*5피쳐맵이 갑자기 어디서 나온건가요?앞의 conv2d에서의 필터크기가 5*5여서 5*5피쳐맵이 생성된건가요?

destructuring을 사용하지 않고 const로 time과 setTime을 정의해서 해봤는데요, 이때는 브라우저에서 클릭을 해도 0초에서 1초로 바뀌지 않습니다. 어떤 부분이 문제인가요?React.useState(0) 뒤에 인덱스 값을 잘못 붙인 건가요?

안녕하세요 강사님 오늘 시험 작업형2를 풀고 f1-score로 확인하려고 하는데 오류가뜨더라구요from sklearn.metrics import f1_score다했거든요 오류 내용이에버리지를 뭘 선택해라 라고 뜨더라구요(macro, None, 등등에서 택해라) 이런식으로 뜨던데 average =“macro” 써줫어야햇나요? 강의들을때는 저문구 안써도 됏던거같아서요csv 제출은 형식에 맞게했는데 검증을 못해서 불안하네요 ㅠㅠ

소괄호를 붙여 해결은 했습니다만, return 뒤에 소괄호를 붙이지 않았을 때 unreachable-code라며 코드가 투명하게 보이고 react app 사이트에도 반영되지 않았는데요 소괄호가 필수인지 궁금합니다참고로 return직후 세미콜론은 저장했더니 자동으로 붙었습니다.

버튼을 한 번씩 누를 때마다 콘솔창에 콘솔로그가 2번씩 찍히는데 왜 이런 건가요?

안녕하세요 강사님,오늘 빅분기 6회 실기 시험을 치르고 나왔는데요 (생각보다 어려웠네요 ㅠ) 빅데이터 분석기사 2유형의 0점유형에'예측값 정확도가 평가지표 최저 구간 미만 : 0점' 이라고 적혀있는데,'평가지표 최저 구간'이라는 의미가 어떻게 되는지 알 수 있을까요? 분류 문제가 나와서 처음에는 RandomForestClassifier로 예측했고,요구하는 평가지표(f1-macro)로 돌려봤더니 train 데이터에서 분리(train_test_split)한validation 데이터 0.9이상이 나와서 과적합인 것 같아서강사님께서 얼마전 알려주신 lightgbm으로 바꾼 다음에 하이퍼파라미터 수정해보니0.8정도 나와서 분류 예측 후 제출하였습니다. 그런데 빅데이터 관련 카페 글 보니, 대부분 랜포로 돌린다음에 0.9이상인 상태에서분류 후 제출했다고 하네요 그러면서 빅데이터 카페에 어떤 분이 train 데이터에서 분리한 train 과 validation 데이터모두 평가지표가 높게 나오면 과적합이 아니라는 얘기를 들었습니다...ㅠ 평가지표 최저 구간이라는 의미가 각 모델의 하이퍼파라미터를 건드리지 않고그냥 모델을 예측했을 때의 평가지표 일까요? (예를 들면 LGBMClassifier의 하이퍼파라미터 없는 상태에서 0.9면 기준이 0.9가 되는건지...)이게 맞다면 저는 0점이겠네요..ㅠ, lightgbm도 아무런 하이퍼파라미터 없이는 0.9이상이였거든요.. 무튼, 덕분에 많은 것들 배울 수 있어서 감사했습니다! +글 작성후 추가구글 Bard 한테 물어봤더니... train, validation 데이터 모두 0.9 이상 인 경우 과적합으로 볼 수 있냐는 질문을 했더니 아래와 같이 답변이 나오기는 했네요..<답변>네, train 데이터와 validation 데이터 모두 해당 모델에 대한 평가지표가 0.9인 경우에도 과적합이 발생할 가능성이 있습니다. 과적합은 모델의 복잡성이 너무 높아서 train 데이터에만 적응하는 상태를 말합니다. train 데이터와 validation 데이터 모두 해당 모델에 대한 평가지표가 높다는 것은 모델이 train 데이터에 너무 적응하여 그 외의 데이터에는 제대로 대응하지 못하는 상태일 가능성이 높습니다.

시험 전에 여쭤봤어야 하는 질문인데 뒤늦게 여쭤보네요 Train test split 사용하여 tr 과 val 로 나누어서 model.fit 하여서 f1 score 확인 하였고그 이후에 test 를 바로 predict 하여 제출 하는게 아니라혹시 Tr 과 val 을 나누기 전의전체 train 데이터로 다시 fit 시켜서그 모델로 Test 데이터 를 predict 해도 되는지 궁금 합니다   

6회 시험 1 유형 1번타임델타 사용 질문입니다_m_s로 분과 초를 추출했는데위쪽에 위치한 프린트문 주석처리 여부에 따라아래쪽에 출력한 저의 답의 결과가 달랐습니다 ㅠ뭐가 문제였을지 궁금합니다 ㅠ참여데드라인 넘기고 공부시작하는바람에캐글 오징어게임 톡방에도 못들어가서 이런 얘기 여쭤볼데가 없네요 ㅠ시험중 1대1문의에 물어보니 첨엔 컴퓨터 오류 아니라구 하다가 재차 물어보니 해당내용 확인중이라고하구 그냥 답을 제출하라그래서 찾은 답을 프린트하는 하드코딩으로 제출했습니다 ㅠㅠㅠ 흑....0점 처리되는거 아닌지 걱정되네요

무슨 에러인가요?