안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. Validation Data Set Augmentation 관련 문의드립니다. tr_ds = image_dataset(tr_path, tr_label, image_size=IMAGE_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, augmentor=image_augmentor, shuffle=True, pre_func=xcp_preprocess_input) val_ds = image_dataset(val_path, val_label, image_size=IMAGE_SIZE, batch_size=BATCH_SIZE, augmentor=None, shuffle=False, pre_func=xcp_preprocess_input) Validation Set 부분은 Augmentation을 None으로 진행했는데요. Augmentation을 None이 아닌 것으로 진행해도 성능에는 크게 문제가 없을 것으로 생각합니다. (별도 Test Set으로 평가했을 때, 평가 성능이 저하 된다거나 그렇진 않을 것 같아서요.) Validation Set 부분도 Train Set과 마찬가지로 Augmentation을 진행해도 되지 않을까요? 딱히 구글링으로 명확한 답을 찾기 어려워 선생님의 의견을 얻어보고 싶습니다. 감사합니다.
- 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. mmdetction에서 각 객체 별로 map를 도출하는 방법이 있을까요? 만약 도출하려면 어디서 수정을 어떻게 해야될까요... 도움 부탁드립니다!!..
상품 업로드에 관한 이슈 과정을 다 마치고, fly.io와 vercel.com 을 통하여 배포한 페이지 중에서 상품 업로드가 제대로 이뤄지지 않습니다. github 주소 : https://github.com/arominddo/Inflearn_full_stack_boot_camp vercel을 통해 배포된 web 어플리케이션 url : https://grab-market-client-ashen.vercel.app/ grab_market_web > src > upload > index.js에 코드 내용이 작성되어 있습니다. 배포된 페이지의 DB 초기화 문제 프로젝트를 전부 마치면서, 다시 한번 fly.io에 최신 코드로 재배포를 해보고 실험을 해보았는데도, web에서 특정 상품을 업로드하거나(오류가 나지 않았을 당시), 상품 구매하기 기능을 통하여 soldout 값을 1로 바꿔줬음에도, 약 5분이 지나면 DB가 배포 됐을 당시의 내용으로 계속 초기화가 됩니다. 해결 방안이 궁금합니다. ex) A라는 물건 업로드 -> 5분 지남 -> 새로고침 해보면 A라는 물건이 리스트에서 삭제 ex) B라는 물건 구매 하기 버튼 클릭 -> soldout 값 1로 변경 -> 약 5분 지남 -> 다시 soldout 값 0으로 복귀
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
다르게 적용해보는 Feature Engineering2 강의의 15:13 부분에서 질문입니다 강의에서는 mean_survival_rate = np.mean(df_train['Survived']) 와 같이 df_train 데이터프레임 Survived 컬럼의 값에 대해 평균을 구하고 이를 생존할 확률 이라고 정의하였습니다. 저는 Survived 컬럼의 값은 0과 1로만 이루어져 0은 사망, 1은 생존 이라는 의미를 나타내는 명목 척도로 이해하였는데요, 이에 대해 평균을 내면서 값을 구하는 것이 확률로써의 의미를 가질 수 있다는 것이 조금 이해가 되지 않습니다. 제가 잘못 받아들이고 있는 것인지 좀 더 보충 설명 해주시면 너무 감사할 것 같습니다!
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
다르게 적용해보는 Feature Engineering2 강의의 15:11 부분부터 궁금한 점이 있어 질문 올립니다. 해당 강의에서는 다음과 같이 2개의 리스트를 작성하였는데요 family_survival_rate = list() family_survival_rate_NA = list() 동승자가 있는지/없는지를 기준으로 2개의 리스트에 값을 각각 넣어준다는 전체적인 과정은 이해했지만, 사실 family_survival_rate_NA 리스트는 어떤 이유로 존재하는 것인지에 대한 설명이 조금 필요한 것 같습니다. family_survival_rate = list() mean_survival_rate = np.mean(df_train['Survived']) # 0.3838383838383838 for i in range(len(df_all)): if df_all['Family_Name'][i] in family_rates: # 동승자가 있는 경우 family_survival_rate.append(family_rates[df_all['Family_Name'][i]]) # family_rates[df_all['Family_Name'][i]] -> family_rates 딕셔너리에서 위의 이름들을 키 값으로 하고, 이에 해당하는 Survived 값을 찾음 else: # 동승자가 없는 경우 family_survival_rate.append(mean_survival_rate) 동승자가 있으면 family_survival_rate 리스트에 Survived 컬럼의 생존 확률을 넣고, 동승자가 없으면 family_survival_rate 리스트에 생존 확률의 평균값을 넣어주면 충분한 것 아닌가 하는 생각이 드는데요, family_survival_rate_NA 리스트가 어떤 용도로 사용되는 것인지, 그리고 왜 값은 0과 1만을 넣는 것인지 조금 더 설명해 주시면 감사할 것 같습니다!!
로지스틱 모형 개발 with MLFLow의 lecture_01_classification_titanic_mlflow.ipynb 에서 ImportError: cannot import name 'plot_roc_curve' from 'sklearn.metrics' (C:\Users\user\anaconda3\lib\site-packages\sklearn\metrics\__init__.py) 위와 같은 오류가 납니다. 아마도 버전 때문인 것 같습니다만, 현재 sklearn version: 1.2.1 입니다. RocCurveDisplay 임포트 하고 roc_plot = plot_roc_curve(ml_model, X_test, y_test, name="Scikit-Learn ROC Curve") roc_plot = RocCurveDisplay (ml_model, X_test, y_test, name="Scikit-Learn ROC Curve" ) 이 부분을 name="Scikit-Learn ROC Curve" 어떻게 변경해야 하는지요? 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
# 동일 shape 은 당연히 Tensor 간 연산 가능 data1 = torch.torch.FloatTensor([ [1], [2], [3] ]) data2 = torch.FloatTensor([1, 1, 1]) data3 = data1 + data2 print (data1.shape, data2.shape, data3.shape) print (data3) 이 코드에서 data1은 torch.FloatTensor이 아닌 torch.torch.FloatTensor를 사용하는 이유가 궁금합니다. 출력했을때는 같은결과가 나오는데 말이죠..
안녕하세요. 강의 들으면서 이미지 디텍션에 깊은 이해를 하게 되었습니다. 2가지 문의 드립니다. 첫번째, 학습데이터를 입수했는데, PASCAL VOC와 같이 이미지별로 annotation이 존재하나, XML이 아닌 JSON 형식입니다. COCO 또는 YOLO 포맷으로 변환하고 싶습니다. 이런 경우는 자바 프로그램등을 이용하여 JSON을 XML로 변환후, COCO나 YOLO로 변환해야 하는 방법을 사용하는지, 적정한 변환 방법이 궁금합니다. 두번째, 이미지의 라벨이 2가지 이상 일때는 어떻게 학습데이터를 구성해서 학습해야 하는지 궁금합니다. 만약에 공작기계의 주요 부품과 상태를 진단한다고 할때, 부품은 베어링부, 조인트부, 절삭부의 3가지가 있고, 상태는 normal과 abnormal의 2가지 고장상세는 깨어짐, 비틀림의 2가지 있다고 했을때, 디텍션에서 조인트부-normal 또는 조인트부-abnormal-깨어짐, 이런식으로 디텍션을 할 수 있도록 학습시키려고 할때 어떻게 해야하는지 궁금합니다. 감사합니다. 더운 여름 건강 유의하십시요.
강의 너무 잘 보고 다음 강의도 너무 기대하고 있습니다. 대부분 에이전트를 제어해서 잘한 행동에 점수를 줘서 학습하는 방식을 배웠는데요 강화학습으로 레이싱게임에 사용될 다양한 레이싱 트랙을 만는다던지. 3매칭 퍼즐게임에 사용되는 다양한 퍼즐판을 만든다던지 슈퍼마리오의 다양한 스테이지 구성한다던지.. 이런걸 할려면 어떤 알고리즘을 사용해야 되나요? 만약 이미 사람이 만든 수천개의 레이싱 트랙이나 퍼즐판이 있다면 모방학습으로 가능할까요? 전혀 어떻게 해야 할지 모르겠습니다.ㅜㅜ 어떻게 해야 할지 가이드를 살짝 해주시면 감사하겠습니다. 알고리즘 이름이라던지.. 관련자료 url 등등 부탁 드립니다.
안녕하세요. 코드를 타이핑하며 실행해 보는데, 강의 화면과는 달리 vla_loss값이 점점 커지는 결과가 나왔습니다. 처음에는 제가 타이핑을 잘못해서 그런가 했는데, 선생님이 제공해주신 코드를 그대로 실행해도 비슷한 결과가 나왔습니다. 여러 번 런타임을 재실행하고 해봐도 마찬가지입니다. 왜 이런 현상이 나타나나요? (kaggle에서 실행했습니다)
현재 TF HUB의 SSD 모델 Inference를 수행중입니다. result의 키값 중 row_detection_boxes의 경우 shape가 (1,1917,4)가 나옵니다. 이 경우 SSD의 bounding box가 8700개정도로 나오는 걸로 알고있는데 그중에 1917개의 bounding box를 뽑아준건가요? 일단 시각화를 해보니 이렇게 나오긴 했습니다.
setProducts(products);가 products라는 state를 변경하는 거잖아요. 그런데 products는 바로 위 line에서 const로 정의되었는데 setProducts(products); 의 의미가 const 정의된 products라는 변수로 state를 변경한다는 의미인가요? 만약 state가 products가 아닌 다른 것이었다면 어떻게 되는 건가요? 정확히 어떤 과정인지 이해되지 않습니다.
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 캐글 문제 풀며 정리하기) [데이터분석/과학 Part2]
하이퍼 파라미터 튜닝 기법 적용하기1(XGBoost 실습) 강의에서 질문입니다. 해당 강의 7:28 부근에서 pbounds에 들어간 하이퍼 파라미터에 대해 설명을 해주셨는데요, pbounds = { 'learning_rate': (0.01, 0.5), 'n_estimators': (100, 1000), 'max_depth': (3, 10), 'min_child_weight': (0, 10), 'subsample': (0.5, 1.0), 'colsample_bytree': (0.5, 1.0), 'gamma': (0, 5) # 'reg_lambda': (0, 1000, 'log-uniform'), # 'reg_alpha': (0, 1.0, 'log-uniform') } 아래에 있는 reg_Lambda와 reg_alpha는 왜 주석 처리를 하고, 사용하지 않았는지 궁금합니다!
매개변수를 하나하나 알기 쉽게 설명해주셔서 감사합니다. [질문 1] fit 중에 콜백함수를 이용해 모델을 저장할 수 있다고 하셨는데요, 모델 안에 무엇이 저장되는지 궁금합니다. loss, accuracy, weights 는 저장되어 있을 것 같은데요, 그 외에 무엇이 저장되어 있나요? 혹시 학습 데이터도 저장되나요? 저장 목록을 알려면 어떤 명령어를 써야 하나요? [질문 2] fit 중에 오류가 발생해 다운되었을 때, 저장된 모델을 불러 fit을 이어서 할 수 있나요? [질문 3] save_weights_only 했을 경우 어떻게 사용해야 하나요? 저장된 모델을 불러 바로 predict 하면 되나요? 모델을 저장하고 불러 와 사용한 적이 없다보니 질문 범위가 너무 넓은 것 같아 죄송합니다. 혹시 참고할 만한 사이트를 알려주시면 공부해보겠습니다.
안녕하십니까 강의를 듣다 조언을 좀 부탁드릴 수 있을까 싶어 연락드립니다. 현재 2학년 재학중으로 컴퓨터비전 분야의 대학원을 생각하고 있습니다. 대학원을 준비하면서 여러 공부를 해본 결과 논문을 구현해보기로 결심했습니다. 그래서 강의 초반에 설명하시는 faster rcnn을 구현하고자 했지만 실패하고 말았습니다. 혹시 구현하기에 난이도가 좀 더 낮은 모델을 추천해주실 수 있는지 글 남깁니다. 이상입니다.
안녕하세요 create-react-app을 설치하고 create-react-app . 를 입력한 후에 계속 이 에러가 떠서 진행을 못하고 있습니다.ㅠ EEXIST라는 에러코드인데요.. 일단 저는 sudo npm install -g create-react-app 코드를 이용해서 설치를 했고 create-react-app -V 라는 코드를 이용해서 create-react-app의 버전이 나옴을 확인해, 설치는 제대로 되었음을 확인했습니다. 그런데 create-react-app . 이 부분을 입력할 때마다 저 에러가 뜹니다.. 어떻게 해결하면 좋을까요? 처음부터도 다시 깔아보고, uninstall install도 해보고 npx로도 해봤지만 잘 안됐습니다..
