1. 질문은 문제 상황을 최대한 표현해주세요.postman 에서 send 버튼을 누르면 아래와 같이 invalid URL 오류가 뜹니다. 어느 부분이 잘못된 걸까요?ㅠㅠ2. 구체적이고 최대한 맥락을 알려줄 수 있도록 질문을 남겨 주실수록 좋습니다. 그렇지 않으면 답변을 얻는데 시간이 오래걸릴 수 있습니다 ㅠㅠ구글에 검색해봤는데 해결책이 딱히 나오지 않았어요3. 먼저 유사한 질문이 있었는지 꼭 검색해주세요!

선생님, 안녕하세요. hyperopt 파트 공부하다가 의문점이 있어서 글을 남깁니다. page. 264 코드에서 xgb_clf = XGBClassifier()로 모델을 선언하는 부분에서 eval_metric='logloss'를 넣는 이유가 궁금합니다. eval_metric='logloss'를 안쓰고 나머지 코드만 돌려도 잘돌아가고, 뒤에 산탄데르 실습 page 272에서는 eval_metric='auc'를 안쓴걸로 확인이 되는데이전에 xgboost 버전 업그레이드 전 warning 메시지를 없애기 위해서 넣은것 같다고 생각을 하고있습니다. 현 버전에는 모델 선언시 eval_metric를 안써도 잘 돌아가는데 제가 생각하는게 맞는건가요?

안녕하세요!현재 올려주신 강의 내용을 바탕으로 쇼핑몰 상품의 정품 등록을 하는 서비스를 구현하려고 하고 있습니다.정품 등록 과정에서 사용자가 정품 인증 코드를 입력하면, API 서버를 통해 데이터베이스에 해당 코드가 존재하는지 찾은 후, 존재한다면 해당 코드와 사용자를 매칭시키는 방식으로 우선 구현하고자 합니다. (약간 문화상품권 등록 같기도 하네요 ㅎㅎ)물론 위 내용에 관련된 코드 질문은 아니구요 ㅎㅎ 위와 같은 내용이 구현되었을 때 악의를 가진 사용자가 postman 등 툴을 통해 API 서버에 무작위로 정품 인증 코드를 보낸 후, 정말 우연히 존재하는 코드를 찾은 경우에 그 코드를 사용해서 정품 등록을 할 수 있을 것 같은데, 이를 어떻게 대비하는게 좋을지 궁금합니다. rate limit이 생각나긴 하지만... 그리 완벽한 방법은 아닐 것 같아서요..!!그리고 API 서버 주소가 외부에 노출이 되지 않는 경우엔 무차별 대입 공격을 하기도 힘들텐데, 개발자도구에서 소스를 확인하면 결국 API 서버 주소가 나오잖아요~ 그래서 API 서버 주소를 쉽게 알아내지 못하게 하는 방법이 있을지도 궁금합니다.또 하나 구현해야 하는 기능이 사용자 본인이 정품 등록한 제품을 조회할 수 있도록 하는 기능인데요, userID가 API 서버에 전송되면 데이터베이스에서 해당 userID로 등록된 제품들을 찾아서 보여주도록 구축하려고 합니다. 다만 이 경우에도 위와 비슷하게 API 서버 주소를 알고있는 사람이 다른 사람 ID를 API 서버에 전송해서 그 사람의 정품 등록된 제품을 조회할 수 있는 문제점이 있을 것 같은데요, 이를 어떻게 해결하는게 좋을지도 의견 여쭤보고 싳습니다.요약하자면 다음과 같습니다.:API 서버에 무작위 정품인증 코드를 보내는걸 어떻게 막는게 좋을까요? 제가 생각한 방법은 rate limit인데, 더 좋은 방법이 있을까요?API 서버 주소를 개발자도구 등을 통해 쉽게 알아내지 못하게 하는 방법이 있을까요?userID를 통해 API 서버에서 해당 사용자의 정보를 가져오는 경우, 타인이 API 서버와 통신해서 다른 사용자의 정보를 가져오는걸 어떻게 막을 수 있을지 궁금합니다. 제 짧은 생각으로는 ID를 암호화해서 API 서버와 통신해야 될 것 같은데, 조금 막막한 감이 있네요.. 현재 제가 사용하는 프론트엔드가 react가 아니라 순정 html+JS인지라...약간 질문이 두서없고 강의 주제랑 조금 벗어난 것 같지만... 잘 부탁드리겠습니다..ㅎㅎ지금 질문드리는 내용이 결국 API 서버 보안과 관련된 내용인 것 같은데, 혹시나 해당 내용과 관련해서 말씀해주고 싶으신 내용이 있으시다면 설령 TMI라고 생각드실지라도 얼마든 알려주세요!! 열심히 배우겠습니다. 💪좋은 강의 감사드립니다. 좋은 하루 되세요!

karting asset을 다운 받아서 OvalTrack을 화면에 추가하려고 하는데 트랙 모양이 왜 이렇게 뜨는 건가요?asset을 지우고 다시 설치해도 똑같아요

예를들어서 웹페이지에서 select나 checkbox를 통하여 값을 정했을 때 선택한 값에 따라 정렬이나 조건에 맞게 화면에 보여줄 방법은 없을까요?

이 오류는 어떻게 해결하나요?구글링 해서 어셈블리를 추가한다고 봤는데 어떤 것을 추가해야하는지 잘 모르겠습니다.

데이터베이스 한 칼럼에 다중 값을 넣으려면 어떻게 해야 할까요? 예를 들어서 월, 화, 수, 목, 금, 토, 일을 체크박스로 만들고 여러 개의 값을 체크하면 그 값이 한칼럼에 다 들어간다고 가정했을 때 어떤 방법을 사용해야 할까요?

안녕하세요 spark 공부하면서 취준하고 있는 대학생입니다.좋은 강의 제공해주셔서 감사합니다 :-)다름이 아니라, 코드에 궁금한 점이 생겨서 문의 드립니다.mmlspark lightgbm 설치 후에 아래에 있는 코드를 실행 해야 하나요? Hyperlink로 접속을 해 봤는데 오류가 있는 거 같습니다.스파크 프레임워크로 처음 공부를 해 봐서 제가 틀린 걸 수도 있습니다. 도움 부탁드립니다:-)

존경하는 그랩님Warning: Each child in a list should have a unique "key" prop 오류 케이스에 대해서 조언좀 구할 수 있을까요? ReactDOM.render 방식이 React 18에서 지원하지 않으면서 오류들을 수정했습니다.//[AS-IS] import ReactDOM from 'react-dom'; ReactDOM.render( <React.StrictMode> <BrowserRouter> <App /> </BrowserRouter> </React.StrictMode>, document.getElementById('root') //[TO-BE] import * as ReactDOM from 'react-dom/client'; const root = ReactDOM.createRoot(document.getElementById("root")); root.render( <React.StrictMode> <App /> </React.StrictMode>); 다만 아래와 같은 오류들이 발생을 하였는데요.구글링에서 찾아보니 각 엘리먼트에 key값을 주는 것으로 해결하라고 하는데요.- 그렇다면 src > main > index.js 에서 각 엘리먼트들에 key 값을 설정해줘야 하나요?- 각 엘리먼트들에 map으로 되어있는 함수를 지우고.. (product, index) 형태를 key={product.id}>{product.imageUrl}key={product.id}>{product.name} 형태로 바꾸어 주어야 하나요?- 조금 어렵게 느껴지네요. 해당 부분처럼 바꾸는게 맞는지 조금 조언 부탁드립니다.현재 제 깃 레파지토리 참조로 첨부드립니다. 도와주세요 ㅠㅠhttps://github.com/promotionX/Grabmarket-clinet

안녕하세요, 모델링 첫번째에서는 apps 를 분리할 때 빈 값을 test 로 간주하고 -999 를 준다음 뽑아준 거 같은데이번에는 isnull()을 사용하신 이유가 궁금합니다. 두 방법에 차이가 있나요?

안녕하세요. 데이터 증강 부분에 대해서 궁금점이 있어서 질문드립니다.가지고 있는 데이터가 1000개 라고 가정했을 때, tr.Compose를 적용시키면 '기존 이미지 1000개 + 증강된 추가 이미지 개수' 가 되는건가요??제가 간단하게 해봤을 때는 transform 했을 때 이미지 개수 증가가 아니라 단순 이미지 변환까지만 이루어지는 것 같은데, 제가 잘못된 부분이 있는건가 좀 헷갈려서 질문 드립니다.만약 단순 이미지 변환만 이루어지는 것이라면 이미지 개수 증가를 위해서 추가적인 작업을 진행해주어야 하는지도 궁금하네요.

 코드와 directory 구조는 다음과 같습니다. 최대한 실습 코드와 동일하게 맞추려고 했습니다. 한가지 염려되는 것이 제 Customdata의 label이 한글로 되어 있습니다. 혹 이것이 문제가 될 수도 있을 것 같습니다. 만약 그렇다면 인코딩을 변경해서 파일을 읽은 후 parsing을 진행해야 할까요?

3DBall을 훈련 시키기 전에 cmd 창에 mlagents-learn --help를 입력했을 때 'Successfully opened dynamic library cudar t64_101.dI I'가 안 나오면 설치가 잘 못 된건가요?

Github에서 레지토리에 등록하실 때 아래와 같이 인증오류 뜨시는 분들 참고해주시면 좋을 것 같아요.remote: Support for password authentication was removed on August 13, 2021. Please use a personal access token instead.해당 오류는 Github에서 2021년 Aug 13일부터 인증 방식이 비밀번호에서 토큰값을 입력하는 방식으로 변경이 되었는데요.해결방법은 비밀번호를 쓰지 않고, 토큰 값을 입력하시면 간단하게 해결이 가능합니다.Username : Github ID (이름이 아닌 로그인 할 때 적는 ID 입력)Password : 토큰 값 입력 그렇다면 토큰이 뭐냐? 개개인의 인증에 쓰이는 고유한 값인데요 (ex. ghp_tA0QVuK5zoectiJ6bgbD...) 등토큰은 어떻게 만들어서 입력하는데요? 아래 링크를 확인해주세요.https://dev.classmethod.jp/articles/resolving-github-token-authentication-errors/그리고 Password에 토큰값을 입력해주시면 정상적으로 push가 됩니다.끝. 

8080으로 안되서 검색해서 이것저것 해봐도 안되길래 8090으로 하니까 되는데 8090을 써도 상관 없나요?

선생님 강의 덕분에 머리 속에 정리 안되는 개념들이 하나씩 정리되고 있습니다.XGBoost 파트에서 파이썬 래퍼 XGBoost와 사이킷런 래퍼 XGBoost로 나눠지는데 early_stopping_rounds를 설정해서 결과를 보면 파이썬 래퍼의 경우 [0] train-logloss:0.65016 eval-logloss:0.66183 [1] train-logloss:0.61131 eval-logloss:0.63609 [2] train-logloss:0.57563 eval-logloss:0.61144 이런식으로 학습데이터에 대한 logloss와 검증데이터에 대한 logloss값을 확인 할 수 있었습니다. 사이킷런 래퍼의 경우[0] validation_0-logloss:0.65016 validation_1-logloss:0.66183 [1] validation_0-logloss:0.61131 validation_1-logloss:0.63609 [2] validation_0-logloss:0.57563 validation_1-logloss:0.61144 오른쪽에 있는 valiation_1-logloss로 살펴보는데,왼쪽에 있는 valiation_0-logloss는 파이썬 래퍼와 마찬가지로 학습데이터에 대한 logloss인가요? validation_0-logloss는 어떤 경우에 보는지 궁금해서 여쭤봅니다.

안녕하세요 선생님 "Oxford Pet 데이터로 Train 실습" 강의를 참고하여 제 데이터로 실습을 진행해보고 있습니다.저는 개인 gpu를 이용하기 위해서 vscode & jupyter notebook을 사용해서 코드를 작성 중입니다.config파일을 설정하고 train용 Dataset을 생성하려고 하는데 그림과 같은 메시지가 출력이 됩니다.ann_file에서 txt가 지원이 안된다는 말 같은데.. txt가 지원이 안되는 포맷이 아닌데 왜 이런 메시지가 뜨는지 어떻게 수정해야할지 잘 모르겠습니다. 조언 부탁드립니다.- 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. 좋은 강의 감사합니다.TrainValidationSplit 수강 중 질문이 있습니다.TrainValidationSplit를 이용하여 학습과 검증 비율을 trainRatio 파라미터를 이용하여 나누게 되는데, TrainValidationSplit을 사용할 시 randomSplit은 사용할 필요가 없나요? 아니면 사용하는 경우가 있을까요? CrossValidator은 교차 검증 k fold 방식으로 알고 있는데, randomSplit에서 나눈 비율로 교차 검증을 진행하는 걸로 이해하면 될까요?예를 들면 randomSplit 0.8(학습) 0.2(검증) 으로 나누었다면, 해당 비율로 교차검증을 진행하는지 궁금합니다.마지막으로 현재 업무에서 스파크 스트리밍을 사용하고 있고 scala 기반으로 되어 있기 때문에 scala를 이용한 ml 도입을 고려하고 있습니다. 이때 강의에서 진행하는 pyspark과 비교하여 제공하지 않는 기능이라던지 고려해야 할 사항이 있을까요? 감사합니다!

안녕하세요 강의 너무 잘듣고 있습니다덕분에 좋은 강의 들으며 실력이 증가하는걸 느끼고 있습니다.다름이 아니라 제가 캐글에서 데이터를 따와서 프로젝트를 하고 있는데 베이지안 최적화 방법을 통해서 하이퍼 파라미터를 튜닝하고 있는데 오히려 성능이 떨어지는 모습을 보입니다모델은 radomforest, xgboost, lightgbm 이렇게 쓰고 있고 randomforestn_estimators : 1000~2000, 100간격max_depth : 5~15, 1간격min_samples_split : 10~20, 1간격xgboost n_estimators : 1000~2000, 100간격max_depth : 5~15, 1간격learning_rate : 0.01~0.2min_child_weight : 8~20, 1간격lightgbmn_estimators : 1000~2000, 100간격num_leaves : 31~100, 1간격learning_rate : 0.01~0.2min_child_samples : 20~100, 1간격이렇게 해서 돌리는데 randomforest는 성능이 더 떨어지고 나머지 두 모델은 조금은 좋아졌지만 효과가 미비합니다.학습 데이터가 2만 6천개 정도인데 말단 노드가 가지는 최소 개수를 늘려야 할까요??계속 범위를 바꾸면서 하고 있는데 어느정도로 해야하는지 감이 오질 않습니다. 답변해주시면 감사하겠습니다

안녕하세요 강사님 수업 잘 듣고있습니다!파이썬 코드로 경사 하강법 구현하기에서 def get_cost 함수 y_pred = w1[0,0] * X + w0 부분에 질문이 있습니다.현재 코드가 w1와 w0 둘다 shape이 (1,1)이라서 그런지 더욱 헷갈리는 것 같습니다. 왜 w1[0,0]가 들어가고, w0은 전체가 들어가는지 정확하게 이해가 되지 않습니다.y_pred = w1 * X + w0 이렇게 넣어도 반환되는 값은 똑같은데 만약 feature가 여러 개가 있어도 똑같이 w1[0,0]을 넣는 것인지 아니면 그거랑 상관없이 다르게 이해하고 있는 것인지... 잘 모르겠습니다!