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라벨인코딩 에러

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

기출문제 작업형2 공부하면서 라벨인코딩을을 하면 꼭 에러가 납니다. 같은 문제를 원-핫인코딩으로 해서 전후를 비교하면 데이터가 늘어난게 확인이 되는데 라벨인코딩은 에러가 나던지 데이터가 그대로 입니다.. 오타를 정확하게 확인했구요. 교재와도 정확하게 비교했는데 왜그럴까요?ㅜ 그리고 원-핫인코딩은 사전에 범주형,수치형데이터 분리없이 바로 사용해도 범주형데이터만 원-핫인코딩을 진행하는게 맞는거죠?

  • python
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  • pandas
  • 빅데이터분석기사
지원 댓글 2 좋아요 0 조회수 53

수박게임 질문

해결됨

AI 시대의 혁신적인 게임 개발 입문 with Unity6

수박게임 최초 개발자는 개발한 게임을 어디 플랫폼에 올리고 등록해서 거대한 부를 얻은건가요?

  • C#
  • unity
  • 인공지능(ai)
코드스타크 댓글 2 좋아요 1 조회수 111

dqn 인덱스 에러

미해결

유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)

dqn 학습 부분에서, index에러가 자꾸 납니다.. dqn.py는 github에 올려져 있는 것을 그대로 사용했습니다. < 에러 코드 > (colab) C:\Users\pss60\Desktop\ML-Agents_Project\agents>python dqn.py Traceback (most recent call last): File "C:\Users\pss60\Desktop\ML-Agents_Project\agents\dqn.py", line 218, in <module> state = preprocess(dec.obs[OBS], dec.obs[GOAL_OBS]) IndexError: list index out of range < GridAgent > using System; using UnityEngine; using System.Linq; using Unity.MLAgents; using Unity.MLAgents.Sensors; using Unity.MLAgents.Actuators; using UnityEngine.Rendering; using UnityEngine.Serialization; using System.Collections.Generic; public class GridAgent : Agent { [FormerlySerializedAs("m_Area")] [Header("Specific to GridWorld")] public GridArea area; public float timeBetweenDecisionsAtInference; float m_TimeSinceDecision; [Tooltip("Because we want an observation right before making a decision, we can force " + "a camera to render before making a decision. Place the agentCam here if using " + "RenderTexture as observations.")] public Camera renderCamera; VectorSensorComponent m_GoalSensor; private Transform agentTrans = null; private Vector3 moveRight = new Vector3(1, 0, 0); private Vector3 moveLeft = new Vector3(-1, 0, 0); private Vector3 moveUp = new Vector3(0, 0, 1); private Vector3 moveDown = new Vector3(0, 0, -1); public enum GridGoal { GreenPlus, RedEx, } // Visual representations of the agent. Both are blue on top, but different colors on the bottom - this // allows the user to see which corresponds to the current goal, but it's not visible to the camera. // Only one is active at a time. public GameObject GreenBottom; public GameObject RedBottom; GridGoal m_CurrentGoal; public GridGoal CurrentGoal { get { return m_CurrentGoal; } set { switch (value) { case GridGoal.GreenPlus: GreenBottom.SetActive(true); RedBottom.SetActive(false); break; case GridGoal.RedEx: GreenBottom.SetActive(false); RedBottom.SetActive(true); break; } m_CurrentGoal = value; } } [Tooltip("Selecting will turn on action masking. Note that a model trained with action " + "masking turned on may not behave optimally when action masking is turned off.")] public bool maskActions = true; const int k_NoAction = 0; // do nothing! const int k_Up = 1; const int k_Down = 2; const int k_Left = 3; const int k_Right = 4; EnvironmentParameters m_ResetParams; public override void Initialize() { m_GoalSensor = this.GetComponent<VectorSensorComponent>(); m_ResetParams = Academy.Instance.EnvironmentParameters; } public override void CollectObservations(VectorSensor sensor) { Array values = Enum.GetValues(typeof(GridGoal)); int goalNum = (int)CurrentGoal; // 현재 에이전트의 x, y 좌표 위치 값을 관측 정보에 추가 sensor.AddObservation(agentTrans.position.x); sensor.AddObservation(agentTrans.position.z); // 각각 도형에 대한 좌표 위치 값을 관측 정보에 추가 List<int> otherPos = area.otherPos; for (int i = 0; i < otherPos.Count; i++) sensor.AddObservation(otherPos[i]); // 목표 지점에 대한 정보 m_GoalSensor.GetSensor().AddOneHotObservation(goalNum, values.Length); } public override void WriteDiscreteActionMask(IDiscreteActionMask actionMask) { // Mask the necessary actions if selected by the user. if (maskActions) { // Prevents the agent from picking an action that would make it collide with a wall var positionX = (int)agentTrans.localPosition.x; var positionZ = (int)agentTrans.localPosition.z; var maxPosition = (int)m_ResetParams.GetWithDefault("gridSize", 5f) - 1; if (positionX == 0) { actionMask.SetActionEnabled(0, k_Left, false); } if (positionX == maxPosition) { actionMask.SetActionEnabled(0, k_Right, false); } if (positionZ == 0) { actionMask.SetActionEnabled(0, k_Down, false); } if (positionZ == maxPosition) { actionMask.SetActionEnabled(0, k_Up, false); } } } // to be implemented by the developer public override void OnActionReceived(ActionBuffers actionBuffers) { // 매 행동마다 -0.01 보상(패널티) 부여 AddReward(-0.01f); var action = actionBuffers.DiscreteActions[0]; // 에이전트가 이동하게 될 위치 값을 저장할 변수 (Vector3) var targetPos = agentTrans.position; switch (action) { case k_NoAction: // do nothing break; case k_Right: // 부여받은 행동이 오른쪽이라면, targetPos = agentTrans.position + moveRight; // 현재 위치에서 1만큼 x축 방향으로 설정 break; case k_Left: targetPos = agentTrans.position + moveLeft; break; case k_Up: targetPos = agentTrans.position + moveUp; break; case k_Down: targetPos = agentTrans.position + moveDown; break; default: throw new ArgumentException("Invalid action value"); } var hit = Physics.OverlapBox( targetPos, new Vector3(0.3f, 0.3f, 0.3f)); // 벽에 부딪히지 않았다면, if (hit.Where(col => col.gameObject.CompareTag("wall")).ToArray().Length == 0) { // 정해진 위치로 이동 agentTrans.position = targetPos; // +오브젝트 만났다면, if (hit.Where(col => col.gameObject.CompareTag("plus")).ToArray().Length == 1) { ProvideReward(GridGoal.GreenPlus); EndEpisode(); } // x오브젝트 만났다면, else if (hit.Where(col => col.gameObject.CompareTag("ex")).ToArray().Length == 1) { ProvideReward(GridGoal.RedEx); EndEpisode(); } } } private void ProvideReward(GridGoal hitObject) { if (CurrentGoal == hitObject) { SetReward(1f); } else { SetReward(-1f); } } // WASD 키보드로 에이전트 이동 public override void Heuristic(in ActionBuffers actionsOut) { var discreteActionsOut = actionsOut.DiscreteActions; discreteActionsOut[0] = k_NoAction; if (Input.GetKey(KeyCode.D)) { discreteActionsOut[0] = k_Right; } if (Input.GetKey(KeyCode.W)) { discreteActionsOut[0] = k_Up; } if (Input.GetKey(KeyCode.A)) { discreteActionsOut[0] = k_Left; } if (Input.GetKey(KeyCode.S)) { discreteActionsOut[0] = k_Down; } } // to be implemented by the developer public override void OnEpisodeBegin() { area.AreaReset(); Array values = Enum.GetValues(typeof(GridGoal)); CurrentGoal = (GridGoal)values.GetValue(UnityEngine.Random.Range(0, values.Length)); } public void FixedUpdate() { WaitTimeInference(); } void WaitTimeInference() { if (renderCamera != null && SystemInfo.graphicsDeviceType != GraphicsDeviceType.Null) { renderCamera.Render(); } if (Academy.Instance.IsCommunicatorOn) { RequestDecision(); } else { if (m_TimeSinceDecision >= timeBetweenDecisionsAtInference) { m_TimeSinceDecision = 0f; RequestDecision(); } else { m_TimeSinceDecision += Time.fixedDeltaTime; } } } }

  • unity
  • 머신러닝
  • 강화학습
  • unity-ml-agents
sin 댓글 3 좋아요 0 조회수 143

강의 연장이 가능한지 문의드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요. 작년에 결제 후 6월 시험은 강의만 후루룩 듣고 시험 보러 가니 머리가 멍 해져서 제대로 시험도 못 치루고 나왔고 12월시험 준비는 교수님 책도 사고 그랬는데... 회사 내 근무지 이동과 출장기간과 겹쳐 시험을 보지 못했습니다...ㅠ 아직 많이 부족하여 혹시 다음 달 시험 보기 전까지만 연장이 가능한 방법이 있는지 여쭈어 봅니다. 혹시나 해서 메일 주소 남겨드립니다. subinsky@naver.co m 입니다.

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subinsky 댓글 2 좋아요 0 조회수 54

vercel에 등록 중...

해결됨

제로베이스부터 배우는 웹개발의 개념과 바이브 코딩

버셀에 등록하는데 계속 에러가 나는데.. 어떤 방법으로 이 에러를 확인 할 수 있을까요?

  • react
  • 웹앱
  • next.js
  • cursor
  • 인공지능(ai)
kelo 댓글 2 좋아요 0 조회수 130

train데이터에서 CLIENTNUM를 drop한 후 검증데이터분리를 하셨는데

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

train데이터에서 CLIENTNUM를 drop한 후 검증데이터분리를 하셨는데, drop을 하고 분리한뒤에 훈련을 시키면 나중에 어떻게 최종파일 값들과 CLIENTNUM이 매칭이 되는걸까요? CLIENTNUM값을 기준으로 데이터를 기억하고 훈련시키는건 아닌건지 ㅠ이해가 잘 안되서요

  • python
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이선희 댓글 2 좋아요 0 조회수 79

Airflow 오류

미해결

Airflow 마스터 클래스

안녕하세요! 먼저 수업 잘 듣고 있습니다 :) 현재 section 6까지 완강하였습니다. 32강 varible 실습 코드부터 airflow에 올라오지 않는 것 같습니다. git push와 git pull 완료 후, wsl에 dags 폴더 내에 해당 코드들이 있는 건 확인했습니다. 하루에 정해진 작업량이 있어서 그런건지 여쭤보고 싶습니다. compose down 시키고 다시 airflow 올려도 똑같이 현시가 안되는 상황입니다....ㅠ

  • python
  • 데이터-엔지니어링
  • airflow
3634lelee 댓글 2 좋아요 0 조회수 59

azure 말고 다른

미해결

파이썬 알고리즘 트레이딩 파트1: 알고리즘 트레이딩을 위한 파이썬 데이터 분석

azure 말고 다른 클라우드 서비스를 사용해도되나요? 승인이 너무안되고 뭔가 좀 바뀐것같아서 진행하는데 어려움이있습니다..

  • python
  • 머신러닝
  • pandas
  • 객체지향
  • 퀀트
  • 병렬-처리
영진김 댓글 1 좋아요 0 조회수 69

초반 세팅시 버전 및 템플릿 질문

해결됨

AI 시대의 혁신적인 게임 개발 입문 with Unity6

안녕하세요 다른 분야 개발중인데 흥미가 생겨서 수강하게 되었습니다 다름이 아니라 초반 세팅을 하면서 궁금한 점이 생겨서 문의를 남기게 되었는데요 현재(2025년 5월 26일) 기준으로 설치 가능한 유니티6 버전이 LTS인 6.0(6000.0.49f1) Supported인(하지만 추천딱지가 붙어있는) 6.1(6000.1.3f1) 이렇게 두종류가 있던데 강의는 아무 버전으로 들어도 진행에 무리가 없을까요? 두번째로 첫 프로젝트를 생성하는 과정에서 템플릿을 선택할때 저는 Universal 2D가 가장 위에 있던데, 상관없이 2D (Built-in Render Pipeline)을 선택하면 될까요? 그걸 눌렀을때 오른쪽에 프로젝트 세팅 화면이 안나오고 템플릿을 다운로드 받으라는 버튼이 뜨길래 여쭤봅니다 감사합니다

  • C#
  • unity
  • 인공지능(ai)
암차 댓글 1 좋아요 1 조회수 199

강의가 안나오고 검은색 화면만 나와요

해결됨

데이터 분석 입문자를 위한 기초 파이썬 with ChatGPT

드리는 말씀 안녕하세요, 김판다 강사입니다. 바쁜 일상 속에서도 학습을 지속하는 여러분은 정말 대단합니다. 학습에 진지하게 임하면 자연스럽게 궁금증이 생기고, 더 깊이 알고 싶은 순간이 올 것입니다. 이는 학습에 대한 진정성을 보여주는 방증이기도 합니다. 다만, 현재 코딩 입문자가 가장 빠르고 효율적으로 코딩을 정복하는 방법은 생성형 AI를 습관화 하는 것입니다. 코딩 관련 의문은 대부분 ChatGPT나 Gemini에 단지 질문하는 것만으로 해결됩니다. 의문이 생긴 지금이 ChatGPT 활용을 훈련할 기회 입니다. 귀찮음이나 두려움 등을 이유로 사용을 망설이지 마세요. 지금 가진 의문을 생성형 AI에 질문하는 용기 있는 시도가 여러분의 코딩 미래를 바꿉니다. 저는 여러분이 코딩과 생성형 AI 모두 능숙하게 다룰 수 있을 것이라 믿습니다! ChatGPT URL 👉 https://chatgpt.com 구글 Gemini URL 👉 https://gemini.google.com 학습 관련 질문 을 남겨주세요! 자주 묻는 질문 을 참고하시고, 유사한 질문이 있는지 검색해 보시면 여러분의 시간을 아낄 수 있어요! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요.

  • python
  • excel
  • chatgpt
준하 댓글 1 좋아요 0 조회수 124

[작업형2] 다중분류

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형2의 다중분류 같은 경우에는 평가 시 f1 = f1_score(y_val, pred, average='macro'를 입력해줘야 하는데 평가지표가 f1_score일때만 해당되나요? 만약 다중분류인데 평가 방법이 다른 방법이어도 똑같은 방식으로 뒤에 average='macro를 붙여주면 되는건가요?

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  • pandas
  • 빅데이터분석기사
최수영 댓글 2 좋아요 0 조회수 53

안녕하세요, 라벨 인코딩 후 train 전체 데이터를 학습에 사용하는 것이 적절한지 궁금하여 질문드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

1)혹시 현재 범주형 컬럼에 대해 라벨인코딩 한 후, 인코딩한 컬럼만 따로 학습에 사용하는 것이 아니라, 수치형 컬럼과 함께 전체 데이터(총 10개 컬럼)를 모델에 넣어 학습했습니다. 이때 오히려 성능이 더 잘 나왔는데, 이런 방식이 괜찮은지 확인 받고 싶습니다. from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = list( train.select _dtypes(include = 'O')) for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit _transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) 이후 전체 데이터를 사용해 모델 학습을 진행했습니다. X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train.drop('성별',axis=1), train['성별'], test_size = 0.2, random_state = 0) print(X_train.shape, X_val.shape, y_train.shape, y_val.shape) #(2800, 10) (700, 10) (2800,) (700,) 범주형데이터 인코딩한 상태로 10개 컬럼 그대로 가지고 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import roc_auc_score rf = RandomForestClassifier(random_state = 0, max_depth =5) rf.fit (X_train,y_train) rf_predpro = rf.predict_proba(X_val) rf_rocauc = roc_auc_score(y_val,rf_predpro[:,1]) print(rf_rocauc) # train data 전체 데이터 사용 시 약 0.63, 범주형 컬럼 두 개만 썼을 때는 약 0.60 감사합니다

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변재현 댓글 2 좋아요 0 조회수 70

작업형2 제출에 대해 질문 있습니다

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요. 퇴근 후 딴짓 교재도 같이 공부를 하고 있습니다! 혹시 작업형2에서 연습문제에서 코딩을 할 때마다 ‘베이스라인’파트와 ‘심화’ 파트가 있는데 시험 볼 때 ‘베이스라인’과 ‘심화’파트 모두 제출해야 하나요..? ‘베이스라인’도 조금 벅차서 시험 볼 때 ‘베이스라인‘ 코드만 제출할 수 있나 해서요..

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보리과자 댓글 1 좋아요 0 조회수 24

3강 21분 실습 오류..

미해결

AI 이해를 위한 파이썬 기초

a=3 b=5 print(a+b) print(type(a)) 죄송합니다. Python용 IntelliCode 지원을 활성화하는 동안 문제가 발생했습니다. 자세한 내용은 "Python" 및 "VS IntelliCode" 출력 창을 확인하세요. 라는 메세지가 뜨면서 안되는데 왜 그럴까요..

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박미영 댓글 2 좋아요 0 조회수 364

라이브러리 사용

해결됨

세계 대회 진출자가 알려주는 코딩테스트 A to Z (with Python)

안녕하세요! 강의 너무 잘 듣고있습니다. 강의를 들으면서 궁금했던 점이 조합이나 순열 같은 경우 라이브러리가 존재하는데 이를 적극적으로 사용하는 것이 좋은지 아니면 조합이나 순열 관련 문제를 풀때마다 직접 구현해서 사용하는 것이 좋은지 궁금해서 이렇게 질문 남기게 되었습니다.

  • python
hongjm1022 댓글 2 좋아요 0 조회수 148

회원가입 과제 피드백 부탁드립니다.

해결됨

[코드캠프] 부트캠프에서 만든 고농축 프론트엔드 코스

안녕하세요! 회원가입 과제 피드백 부탁 드립니다! 그리고 추가적으로 궁금한 점이 있는데 figma 처럼 라디오버튼의 기본 색상을 회색으로 변경할 수 있을까요? css 파일에서 반복되어 사용되는 속성, 값들이 있는데 이런 값들은 공통적으로 사용하는 것이 구조적으로 좋을까요? 예) 아래 코드에서 .inputEmail과 .input에 설정하는 css 값들이 유사하지만 분리해서 작성 아래는 과제 관련 코드입니다! 미리 답변 감사합니다. <!DOCTYPE html> <html lang="ko"> <head> <title>회원가입</title> <link href="./02-signup.css" rel="stylesheet"> </head> <body> <div class="background"> <div class="signup"> <h2 id="title">회원 가입을 위해<br>정보를 입력해주세요<br></h2> <div> <span><br>* 이메일<br><br></span> <input class="inputEmail" type="text"> </div> <div> <span><br>* 이름<br><br></span> <input class="input" type="text"> </div> <div> <span><br>* 비밀번호<br><br></span> <input class="input" type="password"> </div> <div> <span><br>* 비밀번호 확인<br><br></span> <input class="input" type="password"> </div> <br><br> <div class="radioGender"> <div> <input type="radio" name="gender">여성 </div> <div> <input type="radio" name="gender">남성 </div> </div> <br><br> <div> <input class="agreement" type="checkbox"> 이용약관 개인정보 수집 및 이용, 마케팅 활용 선택에 모두 동의합니다. </div> <br> <hr id="line"> <br> <div> <button class="signupBtn">가입하기</button> </div> </div> </div> </body> </html> * { box-sizing: border-box; } body { display: flex; justify-content: center; align-items: center; } .background { width: 670px; height: 960px; border-radius: 20px; border: 1px solid #AACDFF; box-shadow: 7px 7px 39px 0px #0068FF40; display: flex; justify-content: center; align-items: center; } .signup { width: 470px; display: flex; flex-direction: column; } .signup span { color: #797979; } .inputEmail { width: 100%; border: none; border-bottom: 1px solid #0068FF; } .input { width: 100%; border: none; border-bottom: 1px solid #CFCFCF; } .radioGender { display: flex; justify-content: center; align-items: center; gap: 30px; accent-color: #D2D2D2; } .agreement { font-size: 14px; } .signupBtn { width: 100%; height: 75px; border-radius: 10px; border: 1px solid #0068FF; background: #FFFFFF; color: #0068FF; font-size: 18px; } #title { font-size: 32px; color: #0068FF; } #line { width: 100%; height: 1px; border: none; background-color: #E5E5E5; }

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hyunah10 댓글 2 좋아요 0 조회수 106

rmse함수?

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

mse값을 구하는 기능만 지원해서 rmse를 구하려면 넘파이를 불러와야한다고 하셨고 함수로 만들어두고 시작하시는데 혹시 함수를 꼭 만들어서 해야하나요? 함수에 만드는게 익숙하진 않아서 ㅠ

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  • 빅데이터분석기사
이선희 댓글 1 좋아요 0 조회수 35

book 페이지 스트리밍 적용

해결됨

한 입 크기로 잘라먹는 Next.js

book 페이지는 일부는 정적으로 실행되고, 일부는 동적으로 실행되는 걸로 알고 있습니다. generateStaticParams에 설정된 id는 정적으로, 설정되지 않은 id는 동적으로 실행된 후 이후부터 정적으로 실행됨 위와 같이 알고 있는데 만약 이러한 페이지에 loading.tsx를 만들어서 적용한다면, 새로운 id로 요청할 때만 스트리밍이 적용되는 것이라고 이해하면 될까요? 이전 강의에서 generateStaticParams에 설정된 id는 fetch와 같은 동적 함수가 있더라도 정적 페이지처럼 저장된 데이터를 가져온다고 기억해서요

  • react
  • typescript
  • next.js
jhp009 댓글 2 좋아요 0 조회수 66

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