안녕하세요, 선생님.아직 초반이지만 강의를 정말 만족스럽게 듣고 있습니다. 추후 업데이트되는 내용도 강의에 반영해주셔서 감사드립니다.강의를 듣던 중 4:30쯤에 궁금한 점이 있어서 문의드립니다.앞에서 GridSearchCV로 최적 하이퍼 파라메터를 찾았으면 best_estimator_가 생성되었을거 같은데 다시 최적 파라메터를 사용한 rf_clf1를 생성하여 학습후 예측하는 이유가 따로 있을까요?bestestimator를 사용해서 예측해도 동일 accuracy가 나오는 걸 보면 큰 이유는 없을 거 같은데, 혹시나 이유가 있을까 하여 문의드립니다.감사합니다.

안녕하세요 선생님 로지스틱 회귀분석을 공부하다가 잘 이해가 가지 않는 부분이 있습니다로지스틱 회귀는 시그모이드 함수를 활용하는데 해당 함수의 최적의 선을 구하는데Y= 1/1+e^-x 인데여기서 x가 w0 + w0x1 … 의 값을 구해서 x에 넣는건가요?그리고 여기서 나온 시그모이드 값을 0.5이상이면 신용카드 사기(1) 그리고 0.5미만이면 사기아님(0)으로 간주하게 되는건가요? (그리고 기본이 0.5초과면 1이고 미만이면 0으로 되는건가요?) 회귀 트리 질문페이지 336에서 결정나무처럼 균일도를 가장 잘 나누는 것을 시작으로 0~3까지 나누는 것은 이해를 했는데여기서 구한 4개의 평균값이 2.5이면 레이블 2 or 3으로 간주하게 되는건가요?  감사합니다

안녕하세요?선형회귀 부분에서 예측 값을 출력할 때 X 값이 아닌, y값을 출력하려면 어떻게 해야하나요?ex) : 시험 100점을 받으려면 공부해야하는 예측시간감사합니다 :)(가능한건가요? 아니면 불가능한가요?;;)

안녕하세요 메인 페이지 출력이 안되어서 질문 남깁니다해당 코드와 실행결과 사진으로 첨부했습니다 

"파이토치로 딥러닝 구현 패턴 이해하기" 강의 7:56 부분에서,optimizer.zero_grad()는 기존의 연산을 끊어주는 역할을 하고, 이는 강의에서 전에 작성했던 W.detach_().requires_grad_(True) b.detach_().requires_grad_(True)이 코드와 같은 역할을 한다고 설명해 주셨습니다.  설명을 듣고, pytorch 공식 문서 등에서 관련된 내용들을 찾아보니"detach는 계산된 값과 동일한 저장 공간을 사용하지만, 계산 기록은 없는 tensor를 반환하여 tensor를 과거 계산 기록으로부터 떼어내는 역할을 한다"라는 설명을 찾을 수 있었습니다. 그렇다면, 모델 파라미터의 미분값을 0으로 초기화하는 optimizer.zero_grad()는 W.detach_().requires_grad_(True)이 코드와 엄밀히 따지자면 조금 다른 동작을 하는 것으로 이해하였는데요,'기존의 연산을 끊어준다' 라는 측면에서 조금 동작에 차이가 있다고 보는 것이 맞는지 설명 듣고 싶습니다!감사합니다

안녕하세요 권철민 선생님.분류까지 강의를 정말 재밌게 잘 들었습니다. 다만 질문이 하나 있는데요,정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어, AUC 등의 결과가 나왔을 때 이 모델이 우수한지 아닌지를 어떻게 평가하는지가 제 머릿속에서 조금 모호합니다.AUC가 어떻게 보면 정확도, 정밀도, 재현율의 단점을 보완한 끝판왕인줄 알았는데 강의를 듣다 보니 정밀도, 재현율이 낮아도 정확도, AUC만 높은 경우가 있더라고요..만약 제가 회사 실무에서 분석을 수행한 뒤 평가 지표를 설명할 때 어떤 지표를 중심으로 강조해야 좋을지 조언 부탁드립니다.그리고 예를 들어 90%라는 평가가 나왔을 떄 이게 진짜 좋음을 의미하는 것인지? 60%라는 평가가 나왔을 떄 이게 나쁜 모델을 사용했기 때문인지 아니면 주어진 데이터 대비 최선의 결과를 낸 것인지.. 등도 알고 싶네요

mm_mask_rcnn_train_balloon.ipynb 실습 convert_balloon_to_coco() 함수 구현에서 poly = [(x + 0.5, y + 0.5) for x, y in zip(px, py)]위와 같이 원래 좌표에 0.5를 더하는 이유를 알고 싶습니다.

위 사진처럼 setProducts 밑에 console.log를 해봤는데한번 출력될 줄 알았는데 왜 두 번 출력되는 건가요?

GridSearchCV 에 y_test 값을 주지 않아도 알아서 정확도를 추론해 내는 걸 보니,굳이 GridSearchCV 의 인자로 X_train 과 y_train 을 줘야할 이유가 있을까요?그냥 titanic_df의 피처값과 타겟값을 GridSearchCV 의 인자로 던져주는 것이 우리의 목표인 accuracy를 향상시키는 방법 아닌가요?

오른쪽 처럼 car: 0.8 이라고 되어있는데 이는 vgg/resnet 학습시에 label 데이터와의 대조를 통하여 산출한 값인가요?현업에서쓰는 label 데이터는 주로 어떤걸 쓰는지 궁금합니다!

오른쪽 0.9 흰색 박스 안에 차의 Confidence threshold를 0.9라는 값이 나오는 것은 "유사도 90%미만의 이미지는 적용 하지 않는다."의 의미로 해석을 했는데, 이 때도 Object Localization을 통해 바운더리 박스를 찾고 난 뒤 그 이미지와의 유사도가 90%이하면 버린다. 라고 해석했는데 맞나요?

안녕하세요, 수업 따라가면서 코드 오류는 없었지만 내용에 질문이 생겨 글 남기게 되었습니다. 드론 agent 스크립트 중 Heuristic()에서 키보드 입력을 주었을 때 OnActionReceived()로 전달되어 드론을 움직이는 것으로 이해했는데, 학습 과정에서는 키보드 입력 없이 드론이 어떤 방법으로 스스로 움직이며 학습을 하는 것인지 궁금합니다. 감사합니다!

교재 279기준으로 해서 질문이 있습니다각 모델 1-3부터 예측을 해서 예측에 나온 결과값으로 스태킹을 하는 부분은 이해를 했습니다하지만 여기 predict를 해서 나온 결과값들이 (암 환자이면 암1 암이 아니면 0) 0,1로 구성된 레이블이 나오는데 이 데이터로 어떻게 학습을 하나요..?정리하면 기존에 암 데이터 피처는 종양크기, 위치, 색 등으로 피처데이터로 구성되어서 학습하고 예측 했는데스태킹에서 predict로 나온 결과값들(0,1,1,0 예로 들어) 어떻게 학습을 하게 되는 건가요…? 추가적으로 메타모델이 로지스틱이면 앞선 데이터들로 어떻게 로지스틱 알고리즘을 활용하여 결과를 도축하나요…? 학습과 레이블은 0,1식으로 되어있는데.. 감사합니다 

안녕하세요. 권철민 선생님.저는 회사에서 업무 적용을 위해 머신러닝과 딥러닝을 공부하고 있습니다.그동안 딥러닝은 매우 방대한 데이터와 복잡한 차원 연산이 필요한 이미지 처리 등에 활용되고 머신러닝은 비교적 정형화된 데이터의 회귀, 분류 등에 활용되는 것으로 알고 있었습니다.근데 최근 상사로부터 딥러닝을 이용해 데이터를 회귀 분석하라고 요구 받았습니다. 머신러닝과 딥러닝을 혼동하셔서 그렇게 말씀하신 건지는 모르겠습니다만..이에 어떤 경우에는 딥러닝으로, 또는 머신러닝으로 회귀 문제를 푸는 것이 유리한지 두 방법의 장단점을 알고 싶습니다.그리고 만약 딥러닝으로 회귀 문제를 푸는 것이 유리한 경우가 있다면.. 본 강좌에는 CNN 중심으로 설명하고 있는데 타 강의를 참고해야 할까요? ㅠㅠ 

p.327쪽에서위와 같이 lr.coef_ 의 회귀계수 값과 X_data.columns 의 피처 변수명을 맵핑시키는 데.. 이게 제대로 맵핑되는 원리가 무엇인가요? lr에 이미 X_data도 학습을 시켜 놓았으니 각 회귀계수별 피처명 정보가 어딘가에 들어가 있는 것이고, 이를 X_data.columns로 뽑아온다...? 맞나요..?

강의 잘 듣고 있습니다.지금 CIFAR 데이터셋 CNN구현 실습 부분을 보고 있으면서 궁금한점 이 생겨 문의드립니다. 학습시 Conv2D, Activation, Maxpooling2D 같은 필터 개수는 어떻게 정의하는건가요 ? param이 어떻게 변하는지는 설명을 잘 해주셔서 이해했는데, Conv2D 등을 통해 필터시 어떤 기준으로 여러번 사용하는지가 이해가 안되내요. 감사합니다.  

오래 전에 공부하려고 결제했다가 이제서야 공부하려는데, 그때 구글 gpu 크레딧을 다 사용해버렸는데 혹시 그냥 주피터에서도 실습할 수 있나요?

안녕하세요. 수업 잘 듣고 있습니다!수업관련 질문은 아니지만 일반적인 구현방법도 이런가해서 문의 남겨봅니다^^이미지 업로드 화면에서업로드 할 사진을 선택하면 서버측으로 먼저 이미지를 전송하는 방식으로 구현하셨는데 이미지 선택 시에는 로컬(클라이언트PC)의 이미지로 보여주고 [상품 등록하기] 버튼을 눌렀을 때 서버로 업로드 하면서 DB에 등록하는 것이 어떨까해서요.이미지를 계속 변경하면 서버에 업로드가 되는 듯 하여...문의한번 해봅니다^^ 다른 수강생분들에게도 문제 해결에 도움을 줄 수 있도록 좋은 질문을 남겨봅시다 :) 1. 질문은 문제 상황을 최대한 표현해주세요.2. 구체적이고 최대한 맥락을 알려줄 수 있도록 질문을 남겨 주실수록 좋습니다. 그렇지 않으면 답변을 얻는데 시간이 오래걸릴 수 있습니다 ㅠㅠex) A라는 상황에서 B라는 문제가 있었고 이에 C라는 시도를 해봤는데 되지 않았다!3. 먼저 유사한 질문이 있었는지 꼭 검색해주세요!

안녕하세요, 알고리즘 관련해서 질문드리고 싶어 글 남깁니다. 해당 드론 예제를 DDPG가 아닌 PPO로 학습할 경우 대체로 성능이 낮아질까요? 내장된 알고리즘이 아닌 DDPG를 선택해 사용하신 이유가 궁금합니다.또한 드론과 goal 사이에 여러 장애물이 무작위로 배치될 경우에도 해당 알고리즘으로 학습이 무리없이 진행될지 질문드리고 싶습니다. 강화학습에 입문하면서 도움 많이 받고 있습니다. 감사합니다!

안녕하세요, mlagents-learn을 이용해 학습하고 적용하는 것까지는 무리 없이 수강하였는데, API를 이용해 학습하는 과정에서 질문이 생겨 문의 드립니다. (현재 아나콘다에서 실습 진행하고 있습니다.) 학습 알고리즘으로 PPO가 아닌 DQN을 사용하고자 한다면 강의와 같이 코드를 작성하여 저장하고, 저장한 경로에서 해당 파이썬 파일을 실행하면 학습이 진행되는 것이 맞을까요? 기타 다른 작업이 필요하지는 않은지 궁금합니다.예를 들어, mlagents-learn을 사용해 학습을 할 때에 사용했던 yaml 파일 등을 따로 생성할 필요는 없는지 등에 대해 여쭙고싶습니다. 감사합니다!