구글링을 해도 잘 이해가 안되서 이렇게 질문을 남깁니다.원본이미지는 이미지내에 오브젝트가 어떤 것이 있는지, 어디에 있는지에 대한 정보인 레이블 값과 비슷한 Annotation 파일과 1:1 매치가 됩니다. (pascal데이터라는 가정하에) 그러한 이미지를 selective search를 통해서 예측한 box와 실제위치 (ground truth)의 겹치는 정도(IOU)가 0.5 이상인 이미지를 미리 학습된 CNN(Alexnet)에 넣어 이 이미지가 예측한 이 곳이 "사람"이다. 라고 분류를 해주는 순으로 가는거라 생각하는데. 제가 이해한게 맞는건지 잘 모르겠습니다. 또한 IOU가 0.5이상인 ss predicted 된 박스의 레이블은 어떻게 결정되는 건가요? 머릿속이 너무 뒤죽박죽이라 질문이 두서가없는 점 죄송합니다.

선생님 제가 생각하는 annotation 파일에 대한 생각이 맞는지 궁금합니다.이전에 배웠던 mnist 파일에 빗대어 표현하자면숫자 '1'이라는 이미지에 레이블값 '1' 이 같이 매핑되어있지 않았습니까? 그렇다면 pascal voc에서는 '1' (물론 없지만) 이미지에 레이블값'1', 1이 있는 위치(bounding box), 또는 사진내 다른 이미지의 위치(bounding box)와 같은 좀 더 세분화 된 레이블 내용을 가진 것이 annotation 파일인가요? 그래서 이러한 많은 정보에 다가가기 위해 파싱을 통해 접근하는 거구요.

- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다- 우선 질문전에 검색을 꼭 해보세요. 저희 목표는 스스로 이슈를 해결하는 역량을 기르는 것이고, 이는 즉 검색역량을 기르는 것입니다- 강의 영상 외적인 질문은 인프런 커뮤니티 (https://www.inflearn.com/community/questions) 도 활용해보세요~강사님 고생많으십니다. 강의 잘 듣고 있습니다.한가지 의문점이 생겨서 질문드립니다. 당뇨병 환자 데이터 강의에서는 data의 범위를 설정하실때 제일 마지막 부분이 target이라서 빼신것이라고 이해했습니다.dataframe으로 출력해서 descr과 함께 확인했는데. target은 따로 되어있는것이 아닌지... 제가 잘못 보고 있는 것인지 궁금합니다.만약 제 말이 맞다고 가정하였을때 코드를 실행해보면 target의 사이즈는 422로 나옵니다 차원값이 없는데 이부분을 unsqueeze를 해서 차원을 추가해주면 될까요저렇게 했을때 loss값이 3000이 넘습니다.optimizer를 adam이나 learning rate를 변경해줘봐도 의미는 없는것 같습니다. 단층이라서 그런것 같은데.위에 데이터의 범위와 차원 추가하는 방법이 맞는 것인지 궁금합니다.

안녕하세요 선생님가장 최근에 코랩 파이토치 환경이 변경되어 선생님께서 코멘트 주신 내용이 있었는데요저도 그 글을 보고 파이토치를 재설치해서 mmcv를 사용하고 있었습니다.그런데 오늘 오후부터 mmdetection 첫번째 사진과 같은 방법으로 코드를 돌리면mmengine 이 인식되지 않는다는 오류가 발생합니다. 확인한번 부탁드려도 될까요?혼자 해결해보려고 mmdetection installation 페이지에서 아래와 같이 설치해보았는데그 때는 mmengine이 없다는 말은 안나오는데 mmdet.datasets.builder가 인식이 안되더라구요실제로 mmdet.dataset 폴더 안에 builder.py가 없더라구요. 제가 어느 부분을 놓친건지.. 조언부탁드립니다. 

안녕하세요.mssql에서 벌크 백업한 binary 파일을 spark를 이용하여 parquet, csv 등 파일 변환이 가능한지.. 질문 드립니다. 감사합니다.

안녕하세요 맥북 에어 M1칩을 사용하고 있는 학생입니다. 다름이 아니라 brew install lightgbm, pip install lightgbm(주피터에서) 해도 이미 설치가 되있다고 뜨지만주피터에서 import lightgbm을 하면 오류가 뜹니다 오류 내용은OSError: dlopen(/Users/choeyuhyeon/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so, 0x0006): Library not loaded: '/usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib' Referenced from: '/Users/choeyuhyeon/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/lightgbm/lib_lightgbm.so' Reason: tried: '/usr/local/opt/libomp/lib/libomp.dylib' (no such file), '/usr/local/lib/libomp.dylib' (no such file), '/usr/lib/libomp.dylib' (no such file)다음과 같고 https://github.com/Microsoft/LightGBM/issues/1369여기서 나오는 코드를 그대로 사용해봐도 똑같은 상황입니다. 어떻게 해야될까요..? 윈도우 노트북을 새로 사야되나요..

강의자료를 다운받으려고 들어가니이렇게 19달러 결제하라고 나오네요 ㅠㅠ 무료 강좌라, 자료 받는데 이정도 돈이 아까운 건 아닌데, 해외 싸이트라, 결제하고, 돈 날릴까봐 걱정되서 질문드립니다. 옛날에 배포되던 자료가 유료로 바꼈고, 여기서 구하는 것이 맞나요?

안녕하세요,강의 내용을 Colab를 통해서 실습을 하고 있습니다. 다른 코드를 실행 할때는 별 문제가 없었지만, 산탄데르 은행 데이터셋과 사기검출 데이터셋을 실행할때read_csv를 통해 csv파일을 읽어오면 실행 할때마다(런타임이 바뀔때 마다) read된 결과가 다른데 왜 그런지 알 수 있을까요? 사기검출 데이터의 경우 25838 rows × 31 columns 로 읽히는 경우도 있고, 39702 rows × 31 columns로 읽어지는 경우도 있습니다. 두 데이터셋다 공통적으로 Nan 값도 생기기도 하네요. 런타임을 몇번 초기화 하다보면 운좋게(?) 정상적으로 읽어지는 경우도 있습니다. 왜 실행할때마다 결과가 다르게 나오는지 궁금합니다!

안녕하세요. 현재 app_baseline01을 강의와 함께 같이 실습하고 있는 강의 수강생입니다..!train 데이터의 AMT_INCOME_TOTAL의 값들은 아래의 사진과 같은데, 히스토그램 그래프에서 x 값들이 소수점으로 나오는 이유가 무엇인지 궁금합니다. 아래의 값들이 범위로 나눠져 나타나야 하는 것이 아닌가요? 소수점들이 의미하는 바가 무엇인지 궁금합니다!항상 좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다~!  

GPU로 실행하려면 13_LSTM_STOCK_ADVANCE_GPU.ipynb 파일로 실행하라고 적혀 있는데, 강의 자료 다운로드 시 해당 파일이 없는 것 같아요

var name ="그랩";var num = 100;이렇게만 입력해도 비교 연산자가 작동하는데var isFool = true; 는 왜 쓰인건지 궁금합니다

안녕하세요... 좋은 강의 감사합니다. 제가 질문 드리고자 하는 부분은 다음과 같습니다.이미지 데이터셋을 자체적으로 만들어서 코랩에서 학습을 시키고, 학습된 모델을 코랩에서 inference 는 되는데, 이 모델을 제 개인 컴퓨터 ( GPU가 없는 cpu 로 진행)에서 진행하면 아래와 같은 오류가 발생하면서 작동이 되지 않습니다. 진행순서는 다음과 같습니다.자체 이미지셋 50장을 코랩에서 mmdetection mask-rcnn 으로 학습 (pre-train 모델 사용)학습 성공후, 코랩 유지상태에서 테스트용 이미지 inference 성공, 보기 및 저장 성공학습된 epoch.pth 모델을 다운받아서 개인 pc (CPU only) inference. 할 경우 아래와 같은 오류발생, mmdetection 예제 모델로 예제 이미지를 개인 pc에 다운받아서 inference 할 경우느 성공혹시 몰라서 tools  폴더내 publish.py로 모델을 생성해서도 해보았으나, 동일한 오류 발생오류 내용은 다음과 같습니다.load checkpoint from local path: /Users/category/Projects/WatizB/mmdetection/checkpoints/mask_rcnn_r101_fpn_1x_WatizB-ddc77fa4.pthThe model and loaded state dict do not match exactlysize mismatch for roi_head.bbox_head.fc_cls.weight: copying a param with shape torch.Size([12, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([81, 1024]).size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_cls.bias: copying a param with shape torch.Size([12]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([81]).size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_reg.weight: copying a param with shape torch.Size([44, 1024]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([320, 1024]).size mismatch for roi_head.bbox_head.fc_reg.bias: copying a param with shape torch.Size([44]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([320]).size mismatch for roi_head.mask_head.conv_logits.weight: copying a param with shape torch.Size([11, 256, 1, 1]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([80, 256, 1, 1]).size mismatch for roi_head.mask_head.conv_logits.bias: copying a param with shape torch.Size([11]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([80]).[[[148 148 148] [147 147 147] [147 147 147] ... [150 148 140] [152 149 141] [151 149 139]] [[147 147 147] [147 147 147] [147 147 147] ... [154 151 146] [154 151 143] [151 149 139]] [[147 147 147] [147 147 147] [147 147 147] ... [157 154 149] [155 152 144] [152 149 141]] ... [[155 155 155] [154 154 154] [154 154 154] ... [150 148 148] [151 149 149] [151 149 149]] [[153 153 153] [154 154 154] [154 154 154] ... [149 147 147] [150 148 148] [150 148 148]] [[152 152 152] [153 153 153] [155 155 155] ... [149 147 147] [149 147 147] [150 148 148]]]/Users/category/Projects/WatizB/mmdetection/mmdet/datasets/utils.py:66: UserWarning: "ImageToTensor" pipeline is replaced by "DefaultFormatBundle" for batch inference. It is recommended to manually replace it in the test data pipeline in your config file. warnings.warn(  바쁘시겟지만 확인 혹시 이런 상황에 대한 경험이 있으시면 답변 부탁드립니다. 수고하세요>~~ 

정말 간단한 질문 하나만 하겠습니다..datasets 는 config.data.train을 통해서 말그대로 모든 데이터의 집합인 datasets를 만듭니다.이때 datasets과 datasets[0]을 출력 하게 되면 다른게 없는데 차이점이 뭔가요?? - 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.

안녕하세요 선생님항상 강의 잘 듣고 있습니다.강의목록을 보면 bccd 데이터셋에서는 test를 수행하는데 oxford pet 데이터 셋에서는 test를 수행하는 과정이 없어서요 bccd 강의에서 했던 그대로 하면 다른 데이터셋도 test와 evaluation이 가능한가요? bccd 강의를 참고하여 test와 evaluation을 수행하고 싶은데 다음과 같은 오류가 발생합니다.- 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.

빅데이터 분석기사 실기 출제 유형이 변경 되었는데 변경내용 : 기존 단답형 10문제를 작업형 신규 유형인 '작업형 제3유형'으로 대체변경시기 : 제6회 빅데이터분석기사 실기시험(2023.06.24)부터 적용강의에 업데이트 해 주시는 지 궁금합니다.

안녕하세요! 선생님 개설 강의중에 스파크로 배우는 머신러닝 문의드립니다.사내에서 데이터분석을 위해 파이썬과 파이스파크를 이용중인데,파이스파크 사용법에 익숙치 않습니다.. 선생님의 위 강의가, 파이스파크 강의인지 궁금합니다.감사합니다

65 unique characters FATAL Flags parsing error: Unknown command line flag 'f' Pass --helpshort or --helpfull to see help on flags. E0331 00:27:13.561940 139884619077440 ultratb.py:152] Internal Python error in the inspect module. Below is the traceback from this internal error. Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 156, in parse_flags_with_usage try: File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/flags/_flagvalues.py", line 652, in __call__ raise _exceptions.UnrecognizedFlagError( absl.flags._exceptions.UnrecognizedFlagError: Unknown command line flag 'f' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/interactiveshell.py", line 3553, in run_code exec(code_obj, self.user_global_ns, self.user_ns) File "<ipython-input-6-c4a8a0bf2191>", line 170, in <cell line: 168> app.run(main) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 300, in run try: File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 369, in _run_init logging.use_absl_handler() File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 216, in _register_and_parse_flags_with_usage original_argv = sys.argv if argv is None else argv File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py", line 166, in parse_flags_with_usage sys.stderr.write('Pass --helpshort or --helpfull to see help on flags.\n') SystemExit: 1 During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/ultratb.py", line 1101, in get_records return _fixed_getinnerframes(etb, number_of_lines_of_context, tb_offset) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/ultratb.py", line 248, in wrapped return f(*args, **kwargs) File "/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/ultratb.py", line 281, in _fixed_getinnerframes records = fix_frame_records_filenames(inspect.getinnerframes(etb, context)) File "/usr/lib/python3.9/inspect.py", line 1543, in getinnerframes frameinfo = (tb.tb_frame,) + getframeinfo(tb, context) AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'tb_frame' --------------------------------------------------------------------------- UnrecognizedFlagError Traceback (most recent call last) /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/absl/app.py in parse_flags_with_usage(args) 155 """ --> 156 try: 157 return FLAGS(args) 13 framesUnrecognizedFlagError: Unknown command line flag 'f' During handling of the above exception, another exception occurred: SystemExit Traceback (most recent call last) [... skipping hidden 1 frame] SystemExit: 1 During handling of the above exception, another exception occurred: TypeError Traceback (most recent call last) [... skipping hidden 1 frame] /usr/local/lib/python3.9/dist-packages/IPython/core/ultratb.py in find_recursion(etype, value, records) 380 # first frame (from in to out) that looks different. 381 if not is_recursion_error(etype, value, records): --> 382 return len(records), 0 383 384 # Select filename, lineno, func_name to track frames with TypeError: object of type 'NoneType' has no len()

코랩 실행시 에러메시지가 자주 뜹니다 ㅠㅠ가령 보스턴 집값 예측하기(4-1)강의를 수강 중인데첫줄부터 실행을 누르면 아래와 같이 에러메시지가 뜨고,하위 코드도 전부 에러가 뜹니다. [Errno 2] No such file or directory: '/content/gdrive/My Drive/deeplearningbro/pytorch' /content

안녕하세요. 강의 통해 항상 도움 받고 있습니다.다름이 아니라 현재 진행중인 프로젝트에서 모델을 학습하며 Validation 데이터셋에 대한 성능을 확인하는데, Validation 데이터셋의 shuffle을 했을 때와 안했을 때 성능에 유의미한 차이가 발생합니다.무엇이 이유이며 Validation 및 Test Dataset은 항상 Shuffle=False로 설정해주어야 하는지 궁금합니다.

안녕하세요 맥 환경에서 머신러닝 공부중입니다.현재 맥북프로로 M1 pro칩 기반에서 작동 중에3분 30초에 GridSearchCV 작동부분에서 아래와 같은 오류가 발생합니다.DataConversionWarning: A column-vector y was passed when a 1d array was expected. Please change the shape of y to (n_samples,), for example using ravel().n_jobs = -1로 설정하였을 때는 결국 timeout으로 빠져 작동 정지 됩니다.아마 cpu환경이 M1과 다르기 때문에 생기는 오류라고 생각되어 n_jops=2, 4, 8 ,10으로 설정하여 가동을 시켰습니다.n_jops를 변경하면 값이 결과값이 나오지만, 여전히 DataConversionWarning이 나옵니다.왜 그런지 알 수 있을까요?(사진 함께 첨부합니다.)