안녕하세요 선생님알고리즘을 공부하다가 궁금한점이 있어서 물어봅니다선생님의 강의를 보면서 알고리즘을 더 이해를 하고 싶어서 선형대수도 공부를 하고 있는데 내적 같은 경우는 데이터 유사도나 합성곱 같은 계산에서 많이 보이는데외적 같은 경우는 어떤 경우에 쓰이는건지 궁금합니다

앞에서 mini-batch유형때 전체 학습 데이터의 순차적인 mini_batch가 딥러닝 프레임워크에 주로 사용한다고 말씀하셨지만 헷갈려서 질문드립니다!여기서 batch_size = 32라고 되어있는데, 이것은 전체 학습 데이터의 순차적인 mini_batch라고 생각하면 될까요?그래서 epoch1번당 batch_size * 1875 = 60000이 되는것을 알수가 있는거같아서요 혹시 맞을까요?

show_images함수에서 22 * 6크기의 사진이 들어가고 행의 크기 : 1, 열의 크기 : 8로 각각의 axs(이미지)를 ncols만큼 출력하는것은 알겠습니다.근데 axs[i].set_title(class_names[labels[i]]) 부분이 이해가 되지 않습니다.train_images랑 train_labels를 정확하게 매핑시켜주신거라고 생각하면 될까요?제가 번호로된 MNIST를 해봐서 헷갈려서 질문드립니다.감사합니다

리액트 16버전이라 강의 듣는데 헷갈립니다.... 최신 버전 이미지를 추가 해주시긴 하였으나, 기본 설명 자체가 16버전이라 혼란스럽고 불편합니다.당연히 최신 버전 강의인줄 알고 구매 하였는데, 이전 버전이 베이스로 된 강의면 제가 이 돈을 들여서 강의를 구매할 이유가 없다고 생각합니다.강의 업데이트 되는거 맞나요? 언제 업로드 되는건가요?

안녕하세요~! 좋은 강의 정말 감사드립니다...!!강의와 강의 질문중 대답해주신걸 바탕으로 이리저리 고민해봣는데backpropagation은 뒤에서부터 weight를 순차적으로 업데이트(gradient descent 알고리즘을 이용해서) 한다고 설명 되어 있는데...현재까지 강의에서는 체인룰에 좀 집중이 되어있는것 같고 최종 미분하는 것이 입력층에서 제일 가까운 weight로 보여집니다 그럼 한가지 궁금한것이체인룰을 실제로 사용할때 출력층과 제일 가까운 weight를 gradient descent를 이용해서 업데이트(앞쪽 강의의 단일퍼셉트론에서 한것과 같이) 한 다음 그업데이트 된 값에 대해서 다시 체인룰을 적용하는 것인가요!?다시한번 좋은강의 감사드립니다 성생님!^^  

- 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.train_labels = train_labels.squeeze() test_labels = test_labels.squeeze()이 부분에서 np.reshape(-1)형식으로 차원을 변경해도 상관이 없나요??

안녕하세요, 선생님kaggle에서 mm_mask_rcnn_train_nucleus.ipynb 시도하려고 하니,버전 충돌의 문제인지 아래와 같이 계속 오류가 발생해서 코드를 실행하지 못하고 있습니다. 버전 문제라는 답변을 참고하여 torch버전을 낮춰서 다운로드 받아도 동일한 현상이 반복되어서, 어떻게 하면 될지 문의드립니다..오류 메시지입니다.No CUDA runtime is found, using CUDA_HOME='/usr/local/cuda' /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn( --------------------------------------------------------------------------- ModuleNotFoundError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-43071be0880a> in <cell line: 2>() 1 # 런타임->런타임 다시 시작 후 아래 수행. ----> 2 from mmdet.apis import init_detector, inference_detector 3 import mmcv /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/mmdet/__init__.py in <module> 1 # Copyright (c) OpenMMLab. All rights reserved. 2 import mmcv ----> 3 import mmengine 4 from mmengine.utils import digit_version 5 ModuleNotFoundError: No module named 'mmengine' --------------------------------------------------------------------------- NOTE: If your import is failing due to a missing package, you can manually install dependencies using either !pip or !apt. To view examples of installing some common dependencies, click the "Open Examples" button below. ---------------------------------------------------------------------------

안녕하세요 ! 캐글 주택가격 예측 강의에서 dummy_na 옵션에 대해 설명해주셨는데코드를 보니 적용을 안하시던데 이유가 궁금합니다! 일반적으로 null 값이 있는 object 컬럼에 대해서 dummy_na에 따른 성능 차이가 존재하나요 ??

안녕하세요 교수님개념이 헷갈리는거 같아서 확인차 질문글에 남깁니다!퍼셉트론과 심층망에서 경사하강법을 통해 weight값을 갱신하는데 퍼셉트론은 hidden layer가 없어 손실함수에서의 parameter값의 편미분을 쉽게 할수있지만,hidden layer가 있는 심층망에서는 parameter에 대한 미분이 쉽지 않아, chain rule을 이용한 backpropagation으로 각 layer마다 전해지는 weight값의 편미분 값을 경사하강법 공식에 대입하여 weight값을 update하는게 맞을까요??제가 남들보다 이해력이 좋지않아서 죄송합니다.. ㅎㅎ..

GD는 만약 features들의 값이 매우 많아진다면 weighted sum과 activation function을 거치면서 예측값이 나오는데 굉장히 오래걸릴거같습니다.반면 미니배치는 전체 features들의 값을 일정하게 분할하여 계산의 효율성을 증가시키고 메모리 효율성을 높이는데에 있다고 생각합니다.그래서 미니배치가 더욱 더 딥러닝 FrameWork에 채택되는것이 맞을까요??

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!16:11 초에 보면 남성중에 0과 1 여성중에 0과 1코드를 똑같이 쳤는데 0,0 으로 나옵니다 ㅜㅜ조건을 따로 만들고 밑에서 & 연산자로 할때 한번씩 인식이 안되는 경우가 있던데 왜그러는 걸까요~??시험장에서도 이 부분때문에 고생한적이 있어서 쉬운거지만 질문드려보아요!! len(train[cond0&cond_male]), len(train[cond1&cond_male])len(train[cond0 & cond_female]), len(train[cond1 & cond_female])

Y = W1*X1 + W0를 2차원 좌표상에서 나타냈을때, 예측함수에 실제값을 더하면 실제함수가 나온다고 하셨는데 혹시 왜그런지 알수있을까요?만약 2개의 ERROR값이 Y = W1*X + W0를 중심으로 대칭이동을 하게되면 ERROR값은 0이 나온다고 생각합니다.  답변 부탁드립니다 !

기출유형 4회(작업형2) 의 첨부 데이터는 어디에서 다운 받아야 하는가요?그리고 평가는 "Macro f1-score'로 한다고 되어 있는데 기존 분류 문제에서처럼 데이터를 분할하여 모델링후 평가를 실시하는 것은 하지 않는 건가요?(X_tr, X_val, y_tr, y_val 로 분리해서 모델링하고 평가한후에 test 데이터로 예측할 수 없는 건지요?)

plt.plot(history.history['accuracy'], label='train')plt.plot(history.history['val_accuracy'], label='valid')plt.legend()부분에서 x축은 epochs의 수이고 y축이 정확도인거죠??plt.plot에서 파라미터가 history.history['accuracy']만 있어서 헷갈리네요 ㅠㅠplt.plot()메소드에 파라미터로 x축과 y축 둘 다 넣어줘야 되는거 아닌가요???

안녕하세요 권철민 선생님 선생님 강의로 많은 도움을 받고 있습니다항상 감사드립니다 오늘은 질문이 있어서 글을 올립니다 Mask RCNN에서 세그멘테이션을 할때 선생님 코드를 보면 인식하고 싶은object수 만큼만 클래스를 잡아주시던데 백그라운드는 따로 클래스로 지정할 필요가 없나요?  어떤 자료들을 보면 클래스 수가 object수+1이라면서 0번째 클래스를 background로 설정하던데요 VOC dataset 으로 실습하실때도클래스 수는 20으로 설정하셔서요 저는 제가 인식하고 싶은 물체가 5개인데백그라운드도 클래스로 넣어야하는건가라는 생각이 들었습니다class MyDataset(CocoDataset): CLASSES = ('Object01', 'Object02', 'Object03', 'Object04', 'Object05' )cfg.model.roi_head.bbox_head.num_classes = 5 cfg.model.roi_head.mask_head.num_classes = 5 백그라운드까지 넣으면 이렇게 6으로 설정하는걸까요?class MyDataset(CocoDataset): CLASSES = ('background', 'Object01', 'Object02', 'Object03', 'Object04', 'Object05' )cfg.model.roi_head.bbox_head.num_classes = 6 cfg.model.roi_head.mask_head.num_classes = 6

list.append 와 list.extend의 차이는 append는 y_test_pred자체를 리스트에 추가를 하는 것이고, extend는 리스트의 맨 끝쪽에 y_test_pred 원소들을 하나씩 다 넣는것으로 이해를 했는데, 여기서는 append나 extend 둘 다 써도 괜찮은 것인가요? 제가 이해한 바로는 그렇습니다!

안녕하세요 이전에 질문드렸던 내용과 중복 되지만 문의드립니다.첨부된 사진과 같이 버전이 이전으로 downgrade하였지만 kaggle 에서 restart를 하여도 여전히 막혀있습니다. 해당 내용 확인 가능하실까요?

강의자료 PPT 제본으로 교재 만들고 싶어서요^^

안녕하세요. 강의 잘 듣고있습니다. 다만 질문이 몇가지 있는데요. 3장 데이터 불러오기를 보던 중 LinearTensor를 정의하는 이유가 궁금합니다. ToTensor로만 해주면 되는 것 아닌가 하는 생각이 드는데, ToTensor() 이후 LinearTensor(2,5)를 해주는 이유가 무엇인가요??LinearTensor에서 init함수와 call함수가 같이 있는데 LinearTensor(2,5)와 같이 호출하면 객체를 만드는 것이니 init을 해주는건가요? 그렇다면 call은 어느 경우에 사용하게 될까요?? 이론적으로는 init을 객체생성, call을 클래스를 함수 그자체로 사용. 하는 경우에 쓰는 것을 알고있으나 pytorch에서 실제 사용예시가 어떻게 다른지가 궁금합니다.감사합니다.

혹시 vscode를 사용해도 될까요?만약 kaggle을 사용해야한다면 jupyternotebook을 깔아야하나요?