안녕하세요 선생님:)lightgbm 설치 관련 질문을 드립니다. (우선 저는 mac을 사용하고 있습니다.)제가 lightgbm을 이전에 설치한 적이 있어서 version을 프린트해봤었는데, 3.2.1 버전이 떴습니다.그래서 upgrade를 하고 버전이 업그레이드 되었다는 메시지가 떴는데, 다시 .__version__을 치고 확인해보니 이전과 같이 3.2.1 버전이 뜨네요..수업에 문제가 없는 건지 질문드립니다! 아래에 제가 친 코드와 결과 스크린샷 남깁니다. 감사합니다!

Multi-Class Classification 딥러닝 적용해보기 강의 8:40 부분에서 사용된torch.argmax(x, dim=차원) 에 관한 질문입니다. torch.argmax 함수의 자세한 실행 방식이 궁금해서 pytorch 공식 문서 등을 찾아보았는데요,'dim' 파라미터에 관한 설명이 다음과 같이 나와 있었습니다.dim (int) – the dimension to reduce. If None, the argmax of the flattened input is returned. 여기서 "the dimension to reduce" 라는 표현이 정확히 무엇을 의미하는지 궁금합니다.

Multi-Class Classification 딥러닝 적용해보기 강의 5:26 부분에서0, 1, 2 Multi-Label 에 대한 확률값을 구해야 하므로, output_dim은 3이 되어야 한다고 설명해 주셨습니다반면, Binary Classification 강의에서는 0, 1 Label 에 대한 확률값을 구하면서 output_dim을 1로 설정을 하였는데요,Binary Classification 예제는확률값이 0에 가까우면 phishing, 1에 가까우면 legitimate로 분류되므로 그냥 확률값만을 담고 있는 1차원의 열벡터만 필요한 것이고,Multi-Class Classification 예제는3가지 feature에 대한 확률값이 각각 담겨야 하므로 output_dim을 3으로 설정한 것으로 이해하면 되나요??

kmeans.fit_transform(irisDF)를 하면 나오는 결과는150가지의 피처값들(총 4가지 피처)과 각각의 피처에 대응하는 클러스터의 센트로이드 사이의 거리를 4차원에서 3차원으로 줄여서 표현한 것 맞나요?

안녕하세요parquet을 read할때, 파티션 개수는 저장할때의 partition으로 고정될까요??parquet을 read 할때 partiton 1개당 size가 너무 커서, partiton 개수를 늘려서 read 하고 싶습니다. 혹시 방법이 있을까용?  감사합니다.

 CNN 에서 커널이 참 중요 한데 커널 데이터는 누가 어떻게 만들어 주나요

C:\Users\(사용자)\Desktop\ml-agents-release_17>mlagents-learn config/ppo/3DBall.yaml --env=C:\Users\(사용자)\Desktop\Project\Env\3DBall --run-id=mlagent_test1를 실행하면 Traceback (most recent call last): File "C:\Users\chosun\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\runpy.py", line 197, in runmodule_as_main return runcode(code, main_globals, None, File "C:\Users\chosun\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\runpy.py", line 87, in runcode exec(code, run_globals) File "C:\Users\chosun\PycharmProjects\pythonProject\venv\Scripts\mlagents-learn.exe\__main__.py", line 4, in <module> from mlagents.trainers.learn import main File "C:\Users\chosun\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\mlagents\trainers\learn.py", line 2, in <module> from mlagents import torch_utils File "C:\Users\chosun\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\mlagents\torch_utils\__init__.py", line 1, in <module> from mlagents.torch_utils.torch import torch as torch # noqa File "C:\Users\chosun\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\mlagents\torch_utils\torch.py", line 6, in <module> from mlagents.trainers.settings import TorchSettings File "C:\Users\chosun\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\mlagents\trainers\settings.py", line 625, in <module> class TrainerSettings(ExportableSettings): File "C:\Users\chosun\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\mlagents\trainers\settings.py", line 648, in TrainerSettings cattr.register_structure_hook( File "C:\Users\chosun\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\cattrs\converters.py", line 280, in register_structure_hook self._structure_func.register_cls_list([(cl, func)]) File "C:\Users\chosun\PycharmProjects\pythonProject\venv\lib\site-packages\cattrs\dispatch.py", line 57, in register_cls_list self._single_dispatch.register(cls, handler) File "C:\Users\chosun\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\functools.py", line 855, in register raise TypeError(TypeError: Invalid first argument to register(). typing.Dict[mlagents.trainers.settings.RewardSignalType, mlagents.trainers.settings.RewardSignalSettings] is not a class.이렇게 오류가 뜨면서 실행이 안 돼요.. 정말 완전 초보라 해결을 못 하고 있는데 어떻게 하면 되나요..?

k-최근점 알고리즘은 데이터셋으로 학습후예측을 할때 거리를 기반으로 정답을 유추하는데이 정답을 유추하는 함수가 내부에선 학습한 모든 점을 다가지고 계산을 하나요? 아니면 데이터에 알맞는 방정식을 가지고 계산을 해서 알려주나요? 모든 점의 위치를 가지고 있다면 모델이 무거워 질거 같아 질문드립니다.

제가 axios 설치 이후 npm start에서 지속적으로 오류가 나길래 stackflow를 보고 -i npm ~... 무엇을 터미널에서 진행시키고.node_modules 폴더와 package.json & lock.json 파일 삭제후 npm start 다시 했는데 아래와 같이모듈 오류가 지속적으로 뜨네요.모듈 파일명들이 전에는 @로 시작하는 파일들이 다 날라간 것 같구요.모듈 중 Axios 폴더에서 index.d.ts 파일에서 오류가 발견되고 있는 상황입니다.그랩님 조금만 도와주실 수 있을까요

 12강 6분 06초 에서 Pooling 된 결과를 쫙 펴서 모델에 넣어준다라고 하셨는데 Pooling 된 결과가 모델의 히든레이어의 Node가 되는 건가요?  

 FCNet 에서 히든 레이어의 Node 숫자를 128 , 64 로 설정 하는 이유가 뭔가요?

안녕하세요, 1강 수업 듣다가 도저히 해결이 안되는 문제가 있어서 질문 드립니다.실습할 때(1강 영상들 보는 중) 파이썬 파일을 파워쉘에서 1s을 쓰신 다음에 해당 폴더에 있는 py파일들 이름을 다 쓰신 다음에 python3 (실행할파일명.py) 이렇게 입력하시던데 어떻게 하는 건가요? 1s을 쳐도 그냥 오류가 뜨고 앞에꺼 안하고 그냥 python3 (실행파일명.py) 치면 아무일도 안 일어나네요ㅠㅠ답변 주신다면 정말 감사드리겠습니다.. 여기서 시간을 너무 많이 잡아먹어서ㅠ-ㅠ    

안녕하세요?강의를 듣다가 궁금한 것이 생겨서 여쭤봅니다.섹션2. DNN 이진분류 part2강의에서정상, 비정상 데이터를 아래 사진과 같이 나타내셨는데비율적인 면에서 neg보다 pos가 먼저와야 하는게 아닌가 싶어서 질문드립니다.모델 훈련 결과에서 큰 차이는 없었지만혹시 위와 같이 neg, pos로 지정하신 이유가 있는지 궁금합니다.감사합니다.

안녕하세요대용량 데이터 join 방법에 대해 질문드립니다.source A,B,C가 있고 A와 B를 union 하고 C를 조인해야 하는 상황입니다. A, B, C 각각은 모두 대용량 데이터입니다.하지만, 이 코드를 실행하면 spark 내부적으로 C를 2번 read해 A와 C를 조인하고, B와 C를 조인하는 DAG이 생성되는 것을 UI에서 확인했습니다. 이에, C를 1번만 read하게 만들기 위해서 cDF.persist(StorageLevel.DISK_ONLY)를 중간에 삽입해, 원래 의도대로 A와 B를 union하고 C를 조인하도록 DAG을 변경하였습니다. 이런 상황에서 persist를 사용하지 않고 해결할 방법이 있을까요?

이젠 대학교의 선형대수나 대학 수학강의에서만 배워요 ㅠㅠ

안녕하세요, CRNN 모델을 Custom Dataset으로 Training 하려고 하는 도중에 위와 같은 에러가 발생하는데 해결 방법에 대해 문의를 드립니다. 

안녕하세요? 강의 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라, SMOTE를 활용하여 데이터를 생성하는 과정에서저의 데이터는 강의에서 보여지는 것과 달라서 질문 드립니다.이렇게 선형데이터로 생성되어도 0,1을 구분하기 위하여 러닝을 하는데에 영향을 미치지는 않을까요?제 코드내용은 링크로 공유드립니다.감사합니다.

안녕하세요 선생님. 5단원까지 작 마쳤는데, 급하게 7단원의 군집화 내용이 필요할 일이 생겨서 7단원 먼저 학습 후 6단원으로 넘어가려고하는데, 혹시 이렇게 학습 진행해도 상관 없을까요?

안녕하세요. 학습 관련해서 질문 있습니다!집 데스크탑은 라데온이라 그런데 CPU로 학습만 해도 충분한 정도인가요?그리고 서버로는 CUDA를 쓸수 있으면 remote하게 학습하는 방법도 활용 가능할까요?유니티나 ml-agents는 처음 써봐서 질문 드립니다...!

우선 너무 좋은 강의 덕분에 제가 제조업에서 데이터 사이언티스트 흉내나마 내고 있습니다.제 기억으론 레이블인코딩보더 원핫인코딩을 더 쓴다고 강의에서 들었던 거 같은데, 왜 타이타닉 생존자 예측에는 레이블인코딩을 한걸까요?그리고 근거는 없지만 선형회귀에서는 원핫인코딩을 해야할 거 같은데, 분류에서는 딱히 인코딩을 안해도 될 거 같은데 느낌이 드는데, 의견 여쭐 수 있을까요?그리고 Embarked 항목에 4개 정도 피쳐가 있는데(S, C, Q N) 예측할 데이터에 이 항목에 없는 데이터가 들어오면 어떻게 되나요? 예를 들면 A가 들어와도 중요한 피쳐가 아니면 크게 영향이 없을까요?