학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? 예 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? 예 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? 예 [질문 내용] 오라클의 경우는 시퀀스로 증가하는 방법을 사용하는데, useGeneratedkey를 사용할 방법이 있을까요
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실제 시험에서 물론 안까먹어야 하겠지만...ㅠㅠ LabelEncoding 적용한 컬럼에, 이후에 그대로 StandardScaling 해도 모델 학습에 성능적으로 문제가 없을까요? 원핫 적용한 컬럼에는 standard 이어서 해도 값 변동이 없을것 같은데 Label 은 혹시 어떻게되는지 궁금합니다..! 물론 시험때는 최대한 안까먹고 Label 했던 컬럼은 빼두고 StandardScaling 을 적용하려고 합니다..!
동시 세션 제어에서, invalidSessionUrl 경로를 지정하고 expiredUrl 경로를 지정하지 않았을 때 'This session has been expired' 메시지가 나오는데, 한 번 더 새로고침을 하면 정상적으로 invalidSessionUrl 경로로 가네요. ?continue 경로로 302 응답 후 invalidSessionUrl 200 응답으로 되네요. 제 생각에는 버그가 아닐까 싶긴 합니다.
문제들 다시 한번 복습으로 쭉 풀어보고 있는데요! 작업형2 모의고사1 에서 제출 형식을 보면 predict_proba 로 해야할것 같은데 영상에서는 predict 로 하셨거든요. 혹시 제가 잘못 이해하고 있는지 문의 드립니다. 추가로, predict_proba 로 해서 1일 확률값을 구하면, roc_auc_score 는 점수가 채점되는데 나머지 accuracy_score, f1_score 같은건 채점이안되더라구요. (오류코드: Classification metrics can't handle a mix of binary and continuous targets) 제가 정상적으로 이해한건지 문의 드립니다!
안녕하세요. 해당 ClassGrade 변수들은 static final로 선언되어 있으니 메서드 영역의 클래스 영역에 들어가 있는 것이 아니라 상수풀에 들어가 있어야 하는 거 아닌가요 ? (static final로 선언되어 있으니까요) 감사합니다 public static final ClassGrade BASIC
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
안녕하세요 맛비님 강의 수강중 궁금한점이 생겨 질문드립니다 CNN의 구조에서 이미지의 특징을 추출하는 부분이 있고, 추출한 feature map->fully connected layer를 통해 분류하는 부분이 있고, .. 이런 과정으로 이해했는데요 하나의 NPU안에 fully connected layer, ReLU 등 모든 CNN의 모든 layer가 포함되어 있는건지, 아니면 NPU는 output feature map만 연산하고 그것에 대한 분류는 소프트웨어를 사용하는지 잘 모르겠습니다 ================= 현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ) 강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등) 이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요) 개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등.. 글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.) 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. 질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! ) 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. ==================
#ERROR1 repository 이름이 소문자여야 한다는 에러입니다. 제가 폴더 명을 "Docker"로 해놨었더니 이런 오류가 뜨더라고요. 폴더명을 "docker"로 바꿨더니 해결되었습니다. kim-yaegun@gim-yegeons-MacBook-Air Docker % docker run -p 5001:8080 -v /usr/src/app/node_modules -v $(pwd):/usr/src/app yaegun/node docker: invalid reference format: repository name (Docker) must be lowercase. See 'docker run --help'. #ERROR2 레퍼런스가 유효하지 않다는 에러입니다. kim-yaegun@gim-yegeons-MacBook-Air docker % docker run -p 5001:8000 -v /usr/src/app/node_modules -v $(pwd):/usr/src/app yaegunkim/node docker: invalid reference format. See 'docker run --help'. 이건 $(pwd) 를 "$(pwd)" 로 바꾸어 주니 해결되었습니다. kim-yaegun@gim-yegeons-MacBook-Air docker % docker run -p 5001:8000 -v /usr/src/app/node_modules -v "$(pwd)":/usr/src/app yaegunkim/node Successful
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 강사님 수업 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 2유형의 경우 기출/모의고사 포함 정답이 정해진 문제가 아니기 때문에 여러 풀이 방법을 보여주신 거 같은데 곧 시험을 앞둔 상황에서 제가 능동적으로 코딩하는 것이 어려울 거 같아 해당 영상(작업형2 모의문제 1)처럼 시험 문제를 베이스라인/라벨인코딩으로 나누고 모델은 2개 정도만 외워 사용해서 정답을 제출해도 점수를 얻을 수 있을까요?
안녕하세요 선생님! object 데이터 인코딩을 할 때, 라벨 인코딩/원핫인코딩을 주로 사용하는 것 같은데 각각의 인코딩 방법을 사용하는 경우가 있나요? 선생님 풀이에서는 원핫인코딩을 더 많이 쓰시는 것 같던데, 빅분기에서는 원핫인코딩이 좀 더 성능이 잘나와서 그런건지 궁금합니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 replace 는 df로 다시 저장해야하는데 loc는 다시 저장할 필요가 없이 바로 바뀌는 건가요?? 저장을 다시해야하는 기준이 있나요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 좋은 강의 항상 감사드립니다. 고민끝에 작업형2번은 이러한 과정으로 진행하려합니다. 오류 없이 결과는 나왔는데요. 혹시 코드에 문제있는 부분이 있을까요? 감사합니다. *수정 아래 코드 추가 from sklearn.metrics import f1_score #train.isnull().sum() #test.isnull().sum() #train.head() #test.head() #train.info() #'Gender, Ever_Married Graduated Profession Spending_Score Var_1 train = train.drop("ID", axis=1) target = train.pop('Segmentation') test_ID = test.pop('ID') cols = ['Gender', 'Ever_Married', 'Graduated', 'Profession', 'Spending_Score', 'Var_1'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size = 0.2, random_state = 2023) X_tr.shape, X_val.shape, y_tr.shape, y_val.shape from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rf = RandomForestClassifier(random_state = 2023) rf.fit(X_tr, y_tr) pred = rf.predict(X_val) f1_score(y_val, pred, average='macro') pred = rf.predict(test) submit = pd.DataFrame({ 'ID' : test_ID, 'Segmentation' : pred }) submit.to_csv("0010", index=False) #import pandas as pd #df = pd.read_csv("0010") #df
입력키를 사진처럼 설정하면 W(앞), D(우), S(뒤), A(좌) 방향으로 제대로 움직이는데 원래 설정되어 있던 WSDA순서로 설정하면 W(우), D(뒤), S(좌),A(앞) 이렇게 움직입니다. 일반적으로 DASW, Up Down Right Left 순서를 어떻게 맞추면 될까요?
