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YOLO 학습

미해결

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

안녕하세요 강사님 최근에 YOLO를 이용해 이것 저것 연습을 하는데 궁금한 점이 있습니다. 데이터셋의 크기가 너무 커서(2TB) 일단 필요한 부분만 선택해서 학습을 했습니다. 그런데 이렇게 하면 새로운 데이터셋을 추가해서 학습을 시키려면 <기존 1TB + 새로운 데이터셋> 이렇게 합친 데이터셋을 다시 학습을 해야 하나요...? 예를 들어 a, b, c, d를 탐지할 수 있게 학습을 하고 추가적으로 ㄱ, ㄴ, ㄷ, ㄹ도 탐지할 수 있게 데이터를 추가해서 총 a, b, c, d, ㄱ, ㄴ, ㄷ, ㄹ을 모두 탐지할 수 있도록... 마지막 출력 계층만 새롭게 학습을 하는 방법은 기존 데이터셋에 대한 성능이 떨어질 수 있어 좋은 선택은 아닌가요...?

  • python
  • 머신러닝
  • 딥러닝
  • keras
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  • 컴퓨터-비전
장태훈 댓글 2 좋아요 0 조회수 227

새로운 dict를 생성한 이유에 대해서 궁금합니다.

미해결

프로그래밍 시작하기 : 도전! 45가지 파이썬 기초 문법 실습 (Inflearn Original)

d = {'USA': 36, 'Germany': 17,'France':32, 'Australia': 77, 'South Africa': 99, 'India': 108, 'South Korea': 200, 'South Japan':300} print(d.get("France")) t = input("You won't search of contury?").title() print(t,"<<입력값") def add_space(a): if 'South' in a: print(a.find('South')) i = a.find('South') # print(a[i:i+5]) a = a[i:i+5]+' '+a[i+5:len(a)].title() return a # if 'East' in a: # --- # if 'Wset' in a: # --- # if 'North' in a: # --- t = add_space(t) if t == "Usa": t = "USA" else: print(a) country = d.get(t) if not country: print('No results were found for your search.') else: print(country) 안녕하세요 강의 수강 중 궁금한 점이 있어서 질문드립니다. 강의 7:33에서 key가 소문자인 형태로 새로운 dict을 생성하신 이유가 궁금합니다. 문제 해결을 위한 생성 이외에 원본 변수인 'd'의 수정을 방지하기 위함과 지금 예제는 눈으로 모든 값을 확인할 수 있지만 많은 데이터를 가진 시퀀스의 경우에는 어떠한 예외가 발생할지 모르니 그에 대한 대비 제가 생각해 본 이유가 맞는지 또한 다른 이유가 있으신지 궁금합니다. 또한 제 코드에서 'add_space'함수를 매번 실행하는 게 비효율적이라는 생각이 들지만 필요하다고도 생각돼서 선생님의 의견을 여쭤봅니다.

  • python
kingryan9996 댓글 2 좋아요 0 조회수 202

seaborn 라이브러리 호출하였으나 그래프가 안 그려져요

미해결

공공데이터로 파이썬 데이터 분석 시작하기

안녕하세요! 교육 차근차근 따라하면 듣고 있는데요.. seaborn 시각화 생성되지 않아 문의 드립니다. 제가 놓친 것이 있을지요.. 아래 코드 참고 부탁 드려요

  • python
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jieunk 댓글 2 좋아요 0 조회수 339

갑자기 데이터 프레임이 되는 이유

미해결

[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드

기존 14:20초 부근에서 titanic_df['Pclass'].value_counts().reset_index() 를 실행했을때 출력되는 모양(그냥 텍스트 형태)로 나오는 것과 15:18 부근 코드는 같은데 테이블 형태로 나오는 것의 차이는 무엇인가요?

  • python
  • 머신러닝
  • 통계
능함가 댓글 2 좋아요 0 조회수 151

[Unique Paths] 완전탐색 / DP (후반부)

해결됨

코딩테스트 [ ALL IN ONE ]

[Unique Paths] 완전탐색 / DP (후반부) 강의에서 13분에서 질문있습니다. 첫 번째 행과 첫 번째 열이 모두 왜 1 인가요? 만약 방향을 바꾸기 전까지 1이라고 친다면, 아래 그림 처럼 도착지에서 최대 방법이 28이 아니라 8이 되어야 하는거 아닌가요? 왜냐면 방향은 오른쪽 아래로만 이동이 가능하다고 해서 올라가거나 왼쪽은 이동이 불가능하잖아요.

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
zzzzz 댓글 1 좋아요 0 조회수 120

deprecated 경고는 어디서 확인할 수 있나요?

미해결

처음하는 파이썬 백엔드 FastAPI 입문 (FastAPI부터 비동기 SQLAlchemy까지) [풀스택 Part1-2]

docs나 redoc에서 확인하는 것은 숙지하였는데, api 개발자가 deprecated를 경고받으려면 문서뿐 아니라 response 자체에도 deprecated 되었다는 정보가 포함되어야 할 것 같습니다. header에 포함되어 있나요?

  • python
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  • sqlalchemy
  • backend
  • FastAPI
윤형석 댓글 1 좋아요 0 조회수 251

59분 14초

해결됨

(2026 최신!) 일주일만에 합격하는 정보처리기사 실기

59분 14초까지 따라가서 arr[0]까지 되는건 이해가 가는데 그 뒷부분이 설명이 여러번 다시들어봐도 거기서 길을 잃었어요.. 계산을 return줄에서 해서 그 값으로 위로 쭉쭉 올라가면서 계산하는게 맞나요? 59분 42초에서 arr[1] arr[0] 이렇게 적으셨는데 return(arr[size-1]>max)?arr[size-1]:max; 에서 size에 1을 넣으면 배열[0]이 1인건 알겠는데 5(배열[1])가 어디서 어떤식으로 나와서 어떻게 비교가 되는건지 모르겠어요

  • python
  • java
  • c
  • 정보처리기사
chenney 댓글 2 좋아요 0 조회수 235

mysql root 비밀번호 변경관련

해결됨

실전! FastAPI 입문

docker run -p 3306:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=todos -e MYSQL_DATABASE=todos -d -v todos:/db --name todos mysql:8.0 ALTER USER 'root' @ ' localhost ' IDENTIFIED WITH caching_sha2_password BY '비밀번호' ; 명령어로 root계정의 비밀번호를 바꿨고, 이후에 mysql -u root -p로 root계정에 접속할 때는 변경된 비밀번호로 잘 작동합니다. 그러나, workbench에서 localhost:3306 root계정에 접속하려할 때, 계속해서 강의중 설정한 todos라는 비밀번호를 입력해야 접근이 가능한 상황입니다. 왜 cmd에서 변경한 비밀번호가 워크벤치에 적용되지 않는것인지 궁금해서 문의드립니다. 해결방법이 있을까요?

  • python
  • 리팩토링
  • orm
  • FastAPI
  • pytest
masonlee 댓글 2 좋아요 0 조회수 379

filesensor가 해당 파일이 있는데 찾지 못하는 경우

미해결

Airflow 마스터 클래스

안녕하세요, 영상 따라 실습중에 궁금한 점이 있습니다. filesensor로 확인하려는 파일이 존재하는데도 task가 계속 reschedule되고 있는 원인을 모르겠습니다. 😭

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
edu2 댓글 1 좋아요 0 조회수 121

비동기 API 사용시 단점? 주의사항? 이 따로 있을까요?

해결됨

실전! FastAPI 활용(비동기)

안녕하세요 강사님. 해당 강의 정말 재밌게 잘 들었습니다. 다름이 아니라 강의 들으면서 커리큘럼 내에 비동기 API 사용시 단점이라거나 문제점 또는 주의사항 같은 내용을 못봤던 것 같은데 실무에서 비동기 API 를 적용하려 할 때 일반적인 동기 API 개발에 비해 주의해야 할 사항 같은 게 있을까요? run_in_threadpool 동작하는 걸 보면 거의 완벽한 프레임워크 같고, 장고나 다른 프레임워크에 비해 단점도 없어보여서 질문드립니다.

  • python
  • FastAPI
  • asyncio
  • pubsub
박상훈 댓글 2 좋아요 0 조회수 315

dp 계단오르기최소비용질문입니다.

해결됨

코딩테스트 [ ALL IN ONE ]

경우의 수 문제에서는 memo[i]가 i번째 계단까지 도달하는 방법의 수를 저장했다. 최소 비용 문제에서는 memo[i]가 i번째 계단까지 도달하는 총 비용을 저장했다. 그렇다면 memo[i]가 이미 최소 비용을 저장하고 있다면, 왜 cost[i]까지 더해야 하나요? memo[i] = min(memo[i-1], memo[i-2]) + cost[i] 계단 오르기 경우의 수 문제가 당신은 계단을 오르고 있습니다. n 꼭대기에 도달하려면 단계가 필요합니다. 매번 당신은 오르 1 거나 2 계단을 오를 수 있습니다. 정상까지 올라갈 수 있는 뚜렷한 방법은 몇 가지입니까? memo[i]=i가 3이라고 한다면 3까지 도달할 수 있는 방법을 저장하는것이고. 계단오르기 최소비용문제에서는 memo[i]=i가 3이라고 한다면 3까지 도달할 수 있는 비용을 저장하는것이라 생각하는데요. 아래는 최소 비용 문제 코드입니다 class Solution(object): def minCostClimbingStairs(self, cost): n = len(cost) if n == 2: return min(cost) # 계단이 두 개라면, 더 싼 비용을 선택 # DP 배열 초기화 memo = {} memo[0] = cost[0] memo[1] = cost[1] # 점화식을 이용하여 최소 비용 계산 for i in range(2, n): memo[i] = min(memo[i-1], memo[i-2]) + cost[i] # 불필요한 비교 제거 # 마지막 계단을 오르지 않아도 되므로, 마지막 두 개 중 최소값 반환 return min(memo[n-1], memo[n-2])

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  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
zzzzz 댓글 1 좋아요 0 조회수 133

학습 질문입니다.

미해결

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

@DATASETS.register_module(force=True) class KittyTinyDataset(CustomDataset): # 커스텀 데이터셋에서 사용할 클래스명 저장. CLASSES = ('Car', 'Truck', 'Pedestrian', 'Cyclist') ##### self.data_root: /content/kitti_tiny/ self.ann_file: /content/kitti_tiny/train.txt self.img_prefix: /content/kitti_tiny/training/image_2 #### ann_file: /content/kitti_tiny/train.txt # annotation에 대한 모든 파일명을 가지고 있는 텍스트 파일을 __init__(self, ann_file)로 입력 받고, 이 self.ann_file이 load_annotations()의 인자로 입력 def load_annotations(self, ann_file): print('##### self.data_root:', self.data_root, 'self.ann_file:', self.ann_file, 'self.img_prefix:', self.img_prefix) print('#### ann_file:', ann_file) cat2label = {k:i for i, k in enumerate(self.CLASSES)} image_list = mmcv.list_from_file(self.ann_file) # 포맷 중립 데이터를 담을 list 객체 data_infos = [] datasets = [build_dataset(cfg.data.train)] 클래스 설정 후(위 박스) 아래박스 코드로 데이터셋을 생성하면 load_annotations의 ann_file에 cfg.data.train.ann_file의 값이 자동으로 들어가는 것으로 이해했습니다. 또한 self.ann_file 값으로는 KittyTinyDataset이 상속받은 CustomDataset의 ann_file 값이 들어가는데 이 또한 데이터셋 생성시 CustomDataset에 cfg.data.train.ann_file의 값이 자동으로 들어가는 것으로 이해했습니다. 이 과정이 맞다면 데이터셋 생성시 self.ann_file과 ann_file에 들어가는 값이 동일한데 두가지 방식 모두 사용하는 이유가 궁금합니다. 과정이 틀렸다면 self.ann_file과 ann_file의 값이 언제 어떤 방식으로 할당되는지 궁금합니다.

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  • 머신러닝
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  • 컴퓨터-비전
배진영 댓글 2 좋아요 0 조회수 131

자료 한번에 다운

미해결

[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)

전체 자료를 한번에 다운 받을 순 없나요?????

  • python
  • 웹-크롤링
김광현 댓글 1 좋아요 0 조회수 143

4-9. 4주차 끝 & 숙제 설명 중 첫번째 농심 라면 공장 문제 질문입니다.

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? 4-9 4주차 끝 & 숙제 설명 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? 첫번째 문제 (라면공장) 여기까지 이해하신 내용은 무엇인가요? stock이라는 변수에, 날짜가 stock값보다 작은 date일 때의 supplies들 중 최대 값을 얻어서 다시 stock에 += 해주면서 최종적으로 stock이 k보다 커졌을 때 반복을 종료하고 결과값을 return하는 전반적인 알고리즘은 이해하였습니다. 2. 어려움을 겪는 부분 어느 부분에서 막히셨나요? 정답이 4가 나오는 예시 문제 코드의 어떤 로직이 이해가 안 되시나요? while stock <= k : 라는 반복문이 실행될 때 마다 max_heap을 왜 초기화시켜주지 않는 건가요? stock을 업데이트 하기 전에 남아있는 max_heap의 원소들과, stock을 업데이트 한 후에 새로이 추가된 max_heap의 원소들 중에 전자의 경우에서 max값이 나올 수 있기 때문인가요? 어떤 개념이 헷갈리시나요? 3. 시도해보신 내용 문제 해결을 위해 어떤 시도를 해보셨나요? 에러가 발생했다면 어떤 에러인가요? 가장 바깥의 while문에서 벗어나지 못하는 문제 현재 작성하신 코드를 공유해주세요 def get_minimum_count_of_overseas_supply(stock, dates, supplies, k): # 풀어보세요! max_coverd_date = 0 result = 0 remained_stock = stock max_coverd_date += remained_stock while max_coverd_date < k: #k일을 버틸 수 있을 때까진 반복해야 함 can_supplied_qty_list = [] while dates: supply_date = dates[0] if supply_date <= max_coverd_date: dates.pop(0) can_supplied_qty_list.append(supplies.pop(0)*-1) else: break if can_supplied_qty_list: heapq.heapify(can_supplied_qty_list) max_supplied_qty = heapq.heappop(can_supplied_qty_list)*-1 max_coverd_date += max_supplied_qty result += 1 return result 이렇게 구체적으로 알려주시면, 더 정확하고 도움이 되는 답변을 드릴 수 있습니다! 😊

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이가희 댓글 1 좋아요 0 조회수 255

1-5. 알고리즘과 친해지기 (2) 맨 마지막 시뮬레이션 관련 문의

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

1. 현재 학습 진도 몇 챕터/몇 강을 수강 중이신가요? => 1-5. 알고리즘과 친해지기 (2) 어떤 알고리즘을 학습하고 계신가요? => 최빈값 구하기 2. 어려움을 겪는 부분 어떤 개념이 헷갈리시나요? => 안녕하세요~ 화면 캡쳐가 안돼서 말로 설명하자면, 강의 마지막 시뮬레이션 영상(25:58)에서 max_alphabet_index가 8이었다가, 13이었다가, 마지막에 14인 채로 끝나는 이유가 뭔가요? 코드 상으로, if문 조건절에 등호를 붙이지 않았기 때문에(`if alphabet_occurrence > max_occurance:`), 동일한 최빈값 중에서는 알파벳 순서가 가장 앞에 위치한 알파벳이 max로 저장된다는 것은 이해했습니다! 그냥 시뮬레이션 영상 자체에 대한 질문이었어요! 근데 쓰다 보니 쓸 데 없는 질문인 것 같긴 하네요 😅 그냥 코드 상으로 이해했다면 넘어가도 괜찮겠죠!?? 감사합니다!!

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김지혜 댓글 2 좋아요 0 조회수 138

블로그 api 관련 질문

미해결

Airflow 마스터 클래스

chatGPT&Airflow로 블로그 자동 포스팅하기 강의를 듣고 실습을 하려다가 tistory가 api 서비스를 중단되었는 것을 알았는데 혹시 대체 블로그가 있는지 문의드립니다.

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tbehfdl2 댓글 2 좋아요 0 조회수 249

(3-8 해쉬-2) hash table 시간복잡도

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

3-8 해쉬-2 강의 수강 중 출석체크 문제에서 2중 for문, 정렬, hash table 3가지 방식에 대한 시간복잡도를 설명해주셨는데 hash table 시간복잡도에서 값 등록 시 최선이 1 최악이 N인데 최선을 고려한다. 라고 하셨는데 보통 어떤 입력이 들어올지 모르니 최악을 고려해야하는거 아닌가요?

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이수현 댓글 2 좋아요 0 조회수 168

실기시험 항목과 작업형 유형간 설명을 바랍니다.

미해결

[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 빅분기 실기 작업형 1유형, 2유형, 3유형은 대체 무엇을 묻기 위해 어떤 기준으로 구분한 것인지 그 설명을 듣고 싶습니다. 그래서 무엇을 정리하고 준비해야 하는지에 대한 정리를 실제 작업형 1,2,3유형 문제를 두고 설명해 주시기 바랍니다. 즉, 작업형 문제를 바로 풀기에 앞서 이 문제는 무엇을 묻기 위한 문제로 배경지식으로는 무엇이 필요한 것인지 문제에 출제 문제의 설명(출제 포인트)을 달아 주시기 바랍니다. 빅분기 실기 항목은 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업이라고 나와 있는데 이것이 각각 작업형 1~3유형에 어디에 해당하는지 설명이 없고, 작업형 1~3유형 또한 데이터수집작업, 전처리작업, 모형구축작업, 모형평가작업 중 어디에 해당하는지 설명이 없습니다. 이러한 내용이 정리되었으면 좋겠습니다. GPT에 물으니 아래와 같은 답변이 나왔는데 맞는지도 검토바랍니다. 빅데이터분석기사 실기 시험에서 작업형 문제는 제1유형, 제2유형, 제3유형 으로 구분됩니다. 각 유형은 문제 해결 방식과 요구되는 기술적 접근법이 다릅니다. 작업형 문제 유형별 특징 작업형 제1유형 (30점, 3문제, 각 10점) 주요 내용 : 데이터 전처리 및 기초적인 데이터 분석 요구되는 기술 : 데이터 정리(결측치 처리, 이상치 제거) 데이터 변환(스케일링, 원-핫 인코딩 등) 간단한 통계 분석(평균, 중위수, 표준편차 등) 예제 : 주어진 데이터셋에서 특정 열의 결측치를 평균값으로 대체하시오. 작업형 제2유형 (40점, 1문제, 가장 배점 높음) 주요 내용 : 머신러닝 모델 구축 및 평가 요구되는 기술 : 데이터셋 분할(훈련/테스트 세트) 머신러닝 알고리즘 적용(랜덤포레스트, XGBoost 등) 모델 성능 평가(정확도, RMSE 등) 예제 : 주어진 데이터를 이용하여 고객 이탈 여부를 예측하는 분류 모델을 구축하고, 정확도를 출력하시오. 작업형 제3유형 (30점, 2문제, 각 15점) 주요 내용 : 데이터 시각화 및 고급 데이터 분석 요구되는 기술 : 데이터 시각화(히스토그램, 박스플롯, 산점도 등) 군집 분석(K-means, DBSCAN 등) 연관 분석(Apriori, FP-Growth 등) 예제 : 주어진 데이터를 이용해 군집 분석을 수행하고, 각 군집의 평균값을 시각화하시오. 시험에서 중요한 점 작업형 제2유형(40점)이 가장 중요 하므로, 모델 구축과 평가 연습이 필수입니다. 시험 환경은 구름IDE 기반 이므로, Python(Pandas, Scikit-learn, Matplotlib 등)에 익숙해져야 합니다. 제1유형과 제3유형은 기본적인 데이터 처리 및 시각화 능력을 평가 하므로, 이를 빠르게 해결할 수 있도록 연습이 필요합니다.

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  • 빅데이터분석기사
강민균 댓글 1 좋아요 0 조회수 165

pandas 2.2.2, xgboost 2.1.3 에러 해결 방법

미해결

[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]

xgboost 2.1.3 버전의 XGBRegressor 사용시 pandas 2.2.2에서는 pd.util.version이 제거되었으므로 "AttributeError: module 'pandas' has no attribute 'util'"에러 발생하여 xgboost 라이브러리 코드를 수정해야 함 경로: $ANACONDA3_HOME/lib/python3.12/site-packages/xgboost/data.py 수정 후 주피터 재시작 # 기존 def is_pd_sparse_dtype(dtype: PandasDType) -> bool: """Wrapper for testing pandas sparse type.""" import pandas as pd if hasattr(pd.util, "version") and hasattr(pd.util.version, "Version"): Version = pd.util.version.Version if Version(pd.__version__) >= Version("2.1.0"): from pandas import SparseDtype return isinstance(dtype, SparseDtype) from pandas.api.types import is_sparse return is_sparse(dtype) # 변경 def is_pd_sparse_dtype(dtype: PandasDType) -> bool: """Wrapper for testing pandas sparse type.""" import pandas as pd from pandas import SparseDtype return isinstance(dtype, SparseDtype)

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while_ true_effort 댓글 1 좋아요 0 조회수 265

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