랜덤포레스트 분류 모델링을 하는데 당므과 같은 에러가 나타납니다. 해결 방법이 무엇인가요? "사용 가능한 RAM을 모두 사용한 후 세션이 다운되었습니다."

공부하다가 마지막 문제3 "f3 컬럼의 결측치는 0, silver는 1, gold는 2, vip는 3으로 변환한 후 총합을 정수형으로 출력하시오"이 문제를 해결할 수 있는 세 개의 비단주머니(…ㅎ)를 알려주셔서 고맙습니다.저 문제에서는 '변환한 후' 총합을 정수형으로 출력하라고 해서요. 마지막 세 번째 방법은 1번과 2번을 모를 때 마지막 궁여지책으로 작성할 방법 같습니다.파이썬이 문법이 쉬운 것 같으면서도 막상 해보려고 하면 어려워서요. ;; 혹시 마지막 세 번째 방법을 저렇게 조건문 식으로 해서 아예 컬럼의 값 자체를 바꿀 수 있는 방법이 있을까요? 오전 내 고민하다가 도저히 안 되겠어서 여쭤봅니다. 이건 뭐 그냥 생각해본 거니까 곤란하시면 답해주지 않으셔도 됩니다. 좋은 강의 정말 감사합니다~ 

안녕하세요 선생님 RNN에 대한 알고리즘을 공부하다가 가중치의 shape를 보면서 이해가 가지 않아서 질문을 드립니다 a(t)안에 있는 원소들의 shape들이 달라도 weight를 통해서 n*1의 형태로 만드는 것은 이해를 했는데 input과 ,h(t-1)의 행이 다른 이유는 무엇인가요?행이 달라도 되는 이유가I work at Google라고 할때I, work (t시점이 work일때)i, work의 글자 수의 차이 때문에 이렇게 행이 다른건가요? 감사합니다

간단히라도 알려주시면 감사하겠습니다

.get("http://localhost:8080/products")로 바꾸고 새로고침하면 상품목록이 안 받아오는데이유가server.js에서 app.use(express.json()); app.use(cors());가 지워졌기 때문이네요.노션에 올라와 있는 코드에 조금 안 맞는 부분이 있어서 카피해서 쓸 경우 제대로 처리하지 못하는거같아요깃헙 소스보니까 아래와 같이 되어 있는걸 보고 알았네요app.use(express.json()); app.use(cors()); app.get("/products", (req, res) => { res.send({ products: [ ..... 결론 깃헙소스와 노션소스가 조금 달라서 전부카피하면 안된다는!깃헙소스가 맞고노션소스가 틀리므로 노션 수정하면 좋겠다는 생각!

<ipython-input-25-475204a37c2b>:2: FutureWarning: The default value of numeric_only in DataFrame.corr is deprecated. In a future version, it will default to False. Select only valid columns or specify the value of numeric_only to silence this warning. X_train.corr()워닝이 뜨는데 어떻게 해결해야 하는걸까요....

안녕하세요! 강사님 좋은 강의 덕분에 정말 몰두해서 공부하고 있는 수강생입니다.CIFAR10 데이터세트를 이용하여 CNN 모델 구현 실습 - 02 강의에서 모델을 구성하실 때,필터의 개수가 32 -> 64 -> 128 이렇게 점차 증가하였는데, 첫 번째로 이렇게 구성하는게 보편적인 방법인 것인지 궁금하며,두번째는 128 -> 64 -> 32이렇게할 경우에는 효율이 좋지 않은 것인지 또 64 -> 128 -> 32 이런식으로 섞어주면 안되는 것인지 궁금합니다.  

4장 신규추가된 feature selection 강의에서 1번째 코드에서 다음과 같은 오류가 뜨는데요... 제 사이킷런 버전은 1.2.2 입니다.  --------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[6], line 25 23 plt.xlabel("Number of features selected") 24 plt.ylabel("Cross validation score (nb of correct classifications)") ---> 25 plt.plot(range(1, len(rfecv.grid_scores_) + 1), rfecv.grid_scores_) 26 plt.show() AttributeError: 'RFECV' object has no attribute 'grid_scores_'혹시 가능한 명령어가 뭐가 있는지 검색해 보았는데, 아래와 같이 뜹니다. 대체될 수 있는 명령어가 뭐가 있을까요?[x for x in dir(rfecv) if not x.startswith('_')][11]:['classes_', 'cv', 'cv_results_', 'decision_function', 'estimator', 'estimator_', 'fit', 'fit_transform', 'get_feature_names_out', 'get_params', 'get_support', 'importance_getter', 'inverse_transform', 'min_features_to_select', 'n_features_', 'n_features_in_', 'n_jobs', 'predict', 'predict_log_proba', 'predict_proba', 'ranking_', 'score', 'scoring', 'set_output', 'set_params', 'step', 'support_', 'transform', 'verbose'] 

안녕하세요 선생님!선생님 강의해주신 내용 바탕으로 개인 프로젝트를 진행하는 와중에 10일동안 구글링을 통해서도 해결을 못한 문제가 있어 여쭤봅니다..!AI허브(https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100)에서 받은 컨테이너고유번호(BIC)를 FasterRCNN으로 detect하는 코드를 작성중인데, 6천개로 학습시키고 학습시켰던 데이터 일부로 evaluation을 하면 검출을 잘 하는데, 새로운 데이터(학습데이터와 유사한 이미지)로 evaluation을 하면 아무것도 검출을 못하는(빈 텐서만 출력) 현상이 일어납니다. 에폭을 1부터 10까지 해보고 loss가 0.01까지 줄어들며 수렴하는것을 확인했는데도 아무것도 검출을 못하네요.ㅇ모델 : pytorch fasterrcnn_resnet50_fpn(pretrained=True)ㅇ학습과정 * 구글코랩 활용1. AI 허브 json파일을 coco 형식으로 변경(시각화를 통해 정상변경 확인)2. customdataset 정의3. 학습환경 설정 및 학습4. 가중치 저장5. evaluation 환경 설정(pretrained=False) 및 evaluation(가중치 로드)6. pycocotools로 평가지표 출력 구글코랩에서 작성한 코드는 링크로 첨부했습니다.https://colab.research.google.com/drive/1dq4wx7M5GFwLSrz8lcCLIL431Othr94Otrain 모드 모델정의하고, eval모드 모델 정의하는 부분에 뭔가 오류가 있는것 같은데 못 찾겠습니다...ㅜㅜ

선생님 안녕하세요.강의 4분30초 부근 만들어진 모델을 test데이터로 성능을 측정했을 때, 정확도가 0.92정도로 꽤 높다고 생각합니다. 하지만 강의에선 flatten으로 인해 파라미터 개수가 급격히 증가하여 과적합이 일어났다고 설명하셨는데, 만약 과적합이 일어났다면 test데이터로 성능을 측정했을 때 더 낮은 정확도가 나와야하는것 아닌가요?train데이터셋으로 모델을 훈련시킬 때 정확도가 99%가 나왔기 때문에 과적합이라고 설명해주신건 이해를 했습니다. 하지만 test데이터셋으로 모델 성능평가를 했을 때 높은 정확도가 나왔음에도 과적합이라고 생각하는건 이해가 되지 않아서 문의 드립니다.

graphviz 설치하고 실습파일 4-2의 3번째줄까지 코드를 작성하면 '[Errno 13] Permission denied: PosixPath('dot')' 가 발생합니다. 해결방법을 알 수 있을까요?

위의 의사결정나무나 랜덤포레스트에서는 괜찮았는데,강사님처럼 위 코드를 불러와 수정했는데학습부분에서 에러가 발생합니다.영상과 비교해도..코드가 같은데 왜 오류가 날까요? 

안녕하세요 선생님!좋은강의 감사합니다 잘듣고 있습니다!!궁금한것이 생겨 질문을 드립니다실제 회사나 연구소에서 이미지 데이터가 많거나 영상데이터로 학습을 하는경우(이미지데이터가 충분히 많다고 가정한경우) 굳이 이미지 augmentation을 하지 않아도 되나요...?

yolov3 과 darknet 의 차이좀 명괘하게 알려주세요. 학습 시키려면 어떤걸로 사용해야 하는지?

안녕하세요? 설명하실 때에 가령, 프린트 라고 적힌 부분을 모두 선택 하셔서 한꺼번에 주석처리를 빠르게 하시던데 어떻게 하시는지 알려 주시면 감사하겠습니다.

선생님 안녕하세요. 두가지 질문이 있습니다.검증데이터셋을 구성할 때, 학습데이터 내의 데이터로 검증 데이터셋을 구성하는 이유는 학습데이터셋에 대한 과적합을 확인하기 위해서 인가요?그렇다면 다른 데이터셋으로 진행할 때도 학습데이터셋 내에서 검증 데이터셋을 구성하는 것이 맞는건가요? 학습,검증데이터셋을 나눠줄 때 사이킷런의 train_test_split 을 사용하는 이유는 단순히 데이터셋을 나누기에 적합한 함수이기 때문에 사용하는 것이죠? test data, valid data를 나누는데 함수 이름이 train_test_split이라서 헷갈리네요.

안녕하세요 선생님,제가 load_boston을 import했을 때, 다음과 같이 오류가 나왔었습니다.ImportError: `load_boston` has been removed from scikit-learn since version 1.2.따라서 scikit-learn을 0.24.2버젼으로 바꿨는데, 여전히 이 오류가 계속 나옵니다.도저히 방법을 모르겠습니다.도와주세요.감사합니다.

라벨인코딩시 object대신 숫자로 대치되던데 어떤 object이 어떤 숫자로 매칭되었는지 어떻게 알수 있나요? 감사합니다.

안녕하세요. 교수님. 이번 강의를 보면서 실루엣 값과 각 군집의 평균값에 대개 배웠는데요. 이렇게 구해진 각 값들의 실루엣 계수들에 대해 어느정도 값을 기준으로 필터링하여 해당 클러스터된 각 데이터를 target 값으로 사용하여 다른 데이터의 회귀분석 예측모델을 사용하려는 생각을 조금 해보았는데 이런 진행 방식이 맞는걸까요?

안녕하세요. 강의를 듣고있는 학생입니다.강의에서는 PCA1과 PCA2를 기반으로 2차원에서 군집분류를 하는데 PCA가 3이상이 있을 경우에 PCA2와 PCA3을 2차원으로 하여 시각화를 하는 건 의미가 있을까요?