항상 강의들으면서, 따라치면서, 여러번 반복해서 익히려고 하고 있습니다. 지금까지 별 문제 없이 쏙쏙 이해가 잘 가서, 지금까지 질문을 드리지 않았는데요.. 함수를 작성하는 부분에서 자꾸 인덱스 에러가 나타나서, 제가 어느 부분을 잘못 쓴 건지 모르겠습니다. 선생님께서 작성하신 코드를 그대로 복사해서 넣었는데도 index error가 호출되어서 왜 그런지 모르겠습니다...

콘솔 결과와 error가 같이 출력됩니다!

선생님 안녕하세요! 새해 복 많이 받으세요!!올려주신 강의 정말 감사드립니다. 저는 선생님 강의를 파이썬 머신러닝 부터 컴퓨터 비전, CNN을 통해 혼자 딥러닝을 공부하고 있는 전자공학 전공 학생입니다.앞으로의 진로와 공부 방향에 관해 몇가지 질문을 드리고 싶습니다.현재 선배들 중 제조업(반도체,자동차, 배터리)에 종사하는 선배 중 딥러닝쪽 업무를 하는 선배들로 부터 요즘은 모델링을 파이썬으로 하지만 C++을 이용해서 많이 진행한다고 하고, Tensorflow를 더 잘 사용하기 위해서는 subclassing을 통한 모델을 만들 수 있어야 한다고 들었습니다. (https://www.tensorflow.org/guide/keras/custom_layers_and_models)하지만 인터넷으로 검색을 해봐도 Tensorflow와 C++을 연동해서 사용하는 경우에 대한 정보를 얻기 힘들고 subclassing 또한 정보를 얻기 어려웠습니다. 혹시 관련하여 알고계신 정보가 있다면 공부방법과 강의계획이 있으신지 여쭤봐도 될까요?

안녕하세요 강사님해당 상품을 클릭했을때 url은 바뀌지만 상품상세페이지로 화면은 바뀌지 않는 오류가 발생했습니다(새로고침하면 화면이 바뀌긴 합니다)다른 수강생들의 비슷한 질문답변을 참고하여 <React.StrictMode>를 지워도보고 react-router-dom 버전도 5.2.0이고 Route path도 "/products/:id"라고 적었는데 여전히 오류가 해결되지 않습니다https://github.com/kanghanju/grab-market-client/commit/01c0657f4f64398b47493c1b2c3b44836bf1a785#여기는 Link태그 해당 수업코드 파일입니다!  

안녕하세요 교수님. 최근에 텐써플로우로 작업을 해야할 필요가 있어서 텐서플로우 도커를 사용하여 작업을 진행하고 있습니다. 작업을 함에 있어서 최근에 api가 이상하게 바뀐거같아서 여쭈어봅니다. 코렙에서 또한 해당 에러가 있는거 같아서 혹시 해결을 하셨는지 궁금해서 여쭈어봅니다. 현재 쓰고 있는 버전은 2.11.0입니다 <바뀐 api><기존 api>작동은 하지만 하위 함수들을 자동적으로 호출을 못해오는 현상

수치형 변수를 0~1 사이로 정규화 했을 경우 인코딩(라벨 인코딩/원핫 인코딩)한 범주형 변수도 정규화 해야 할지 여쭤보고 싶습니다.감사합니다.

안녕하세요. 좋은강의 잘 듣고 있습니다. 얼마전에 mmd-to-tensorrt 질문을 올렸었는데요. 사실 해당 라이브러리를 사용해보려 한 목적이 Inference의 속도를 향상시키려는 시도의 일환이었습니다. 혹시 mmdetection을 이용한 mask_rcnn 의 추론 속도를 향상시키는 다른 방안을 알고계신가 싶어 질문 드립니다. mmdetection에 포함된 다른 instance segmentation 검출 로직인 yolact를 사용하면 미세하게 속도의 향상이 있으나 검출 정확성 측면에서 mask rcnn이 더 낫더라구요.    항상 좋은 강의 감사드립니다.

안녕하세요. 선생님의 MMDetection 강의를 보고 여러가지 만들어보고 있는 학생입니다.   다름이 아니고 mask_rcnn에 tensorrt를 적용해보고자 하여 mmd to tensorrt 라는 github를 발견하고 사용해보았습니다. https://github.com/grimoire/mmdetection-to-tensorrt   일단 설치하고 모델 적용을 하는데 기본값으로 모델을 변환하고 추론하면 추론이 되긴 하는데 segm 가 빠진 bbox만 검출이 됩니다.   그리고 파라미터를 수정해서 seg trt_model = mmdet2trt( cfg_path, args.checkpoint, fp16_mode=args.fp16, device=args.device, enable_mask=True, opt_shape_param=opt_shape_param, output_names=["num_detections", "boxes", "scores", "classes", "masks"] )   요런식으로 만들어 모델을 돌려보면 IndexError: Dimension out of range (expected to be in range of [-1, 0], but got 1)가 가 계속 뜨는데요. 혹시 도움주실수 있을까 하여 작성했습니다.   좋은 강의 감사히 보고있습니다. 감사합니다.

안녕하세요 선생님  현재 회사에서 CLASS 가 500 개 되는 것을 다양한 속성 FEATURE 를 통해서 Softmax 를 통해 다중 분류(Multi-classification) 하는 프로그램을 개발하려고 하는데요 결론적으로 다양한 독립변수 INPUT (정형데이터) 값들이 DB 로 있고 ,  정해진 500개의 TYPE 중에  어떤 TYPE 인지 분류 하는 모델로 개발하고싶습니다. . . RULE-BASED 로 개발 진행하다가..  머신러닝/딥러닝도 가능할꺼같아서요..    이럴 경우에, 딥러닝 , 머신러닝 어떤 학문을 깊게 공부하면 좋을까요?   물론 둘다 공부를 하긴 할꺼지만요 ..  시간이 촉박해서요..  딥러닝 수강을 해놨지만.. 결국 이미지나 일반 텍스트가 아닌  정형 데이터를 보고 Class 를 분류하는 거면.. 머신러닝이 될꺼같은데 맞나요? 또  500개의 클래스를 10개정도의 속성으로 분류하는 모델을 만들면 .. DB 가 충분할 경우 머신러닝으로 실제로 분류가 가능할지..  궁금합니다..  NUMPY,PANDAS 및 SKLEARN 에 기본 회귀,분류 모델은 전에 몇번 돌릴 정도 실력이지만  (유튜브에서 이런저런 영상을 보며  분류, 회귀 기본 모델은 DATASETS 을 LOAD 하여 코랩으로 돌려봤습니다..)  아직 머신러닝에 대해 깊이 배우진 않아서요 ..     바쁘시더라도 답변 부탁드립니다.  만약 딥러닝 보단 머신러닝을 깊게 배워야 한다면 선생님의 머신러닝 강의부터 다시 들어볼 계획이라서요 ㅎ  

epoch는 건드릴 수 없어서 learning_rate를 0.001에서 0.1로 높였는데도 너무 속도가 느려서요..

train_test_split(iris.data, iris.target, test_size = 0.2, random_state = 13, stratify = iris.target)   iris_tree = DecisionTreeClassifier(max_depth = 2, random_state = 13) iris_tree.fit(x_train, y_train)   여기서 train_test_split와 DecisionTreeClassifier의 random_state는 어떻게 다른가요?? 그리고 DecisionTreeClassifier에서의 random_state를 변경하면 정확도도 동일해야 하는거 아닌가요? 13보다 작은 수를 입력했을 때는 정확도가 일정한데 13보다 큰 수를 입력하면 왜 정확도가 달라지는지 잘 모르겠습니다.

안녕하세요 대용량 시계열 엑셀 데이터를 딥러닝으로 결과를 내는것에 대해 질문 드립니다. 현재 10~100기가 정도 까지의 대용량 엑셀 데이터를 딥러닝으로 학습시켜보려고 합니다. 그런데 현재 시도해보려는 방식이 과연 적절한지 의문이 들어서 문의 드립니다. 100기기가 정도되는 시계열 엑셀 데이터를 딥러닝 CNN 완벽 가이드에서 공부하는 방식으로 학습하는게 적절한지요?? 머신러닝 같은 경우 저같은 경우 pandas dataframe을 통해 학습하는 것을 경험해 본 바 있습니다만 강사님의 경우 spark 라는  대용량 데이터에 적합한 머신러닝 tool을 활용하여 학습하는 강의가 있는 것으로 알고 있습니다. 제 의문사항은 딥러닝에서도 spark와 같이 대용량 데이터를 잘 처리할 수 있는 tool을 따로 사용해야되지 않을까 싶어서 문의 드립니다.

수강생들을 위해 만든 질문입니다~

머신러닝쪽을 공부하고있는 학생입니다. 머신러닝쪽으로는 입상경력도 있고, 파이썬 문법에는 큰 어려움은 없습니다. 최근들어 자연어처리, 이미지처리쪽으로도 관심이 많이 생겨서 딥러닝을 공부도 하고 대회 입상도 준비하려는데 딥러닝에 경험이 많이 없는지라.. 모델뿐만아니라 전처리 방법 등을 어떻게 공부해야되고 독학으로 하려면 어떤 순서로 공부를 진행해야할지도 감이 안잡혀서 질문올렸습니다.. + 복학이 6개월 정도 남아서 6개월 정도만 잡고 독학으로는 힘들겠죠?

선생님 덕분에 쉽고 빠르게 머신러닝에 대해서 이해할 수 있었고, 재미있게 공부중인 학생입니다. 금일 강의에서는 모델 구성에 대해서 배웠는데, 궁금한점이 조금 있습니다. 이 하이퍼 파라미터라는게 단순히 커널의 크기, 풀링의 크기등 뿐만 아니라 레이어도 하이퍼 파라미터가 될 수 있는건가요? 그리고 오늘 말씀하신 부분에서는 하이퍼파라미터는 여기저기 시도해보고 만들어봐야한다고 하시는데, 다른 최적화 방법은 따로 없는건가요? 기초적인 질문이라, 부끄럽습니다만, 소중한 답변 달아주시면 또 다음강의 기쁜 마음으로 열심히 들을 수 있을 것 같습니다. 감사합니다.

안녕하십니까?   머신러닝에 대해서 알아보다가, 현재 강의를 신청한 사람입니다.   수업내용이 자세하고 보면서 연습할수있어서 좋은것 같습니다.   다만, 수업에서 사용되는 csv파일과 같은 자료들은 어디서 구할수 있습니까?

파이썬 머신러닝 완벽 가이드 책을 사서 공부중인 학생입니다. 다름이 아니라 랜덤포레스트 회기를 사용해서 머신러닝을 돌려보고 있는데 R2 평가 지표가 음수가 떠서 무슨 의미인지 몰라서 질문드립니다.  학습한 내용으로는 결정계수는 0~1사이로 나와야 한다고 하는데 어떻게 음수가 뜨는지 이해가 가질 않습니다...  어떠한 상황에서 결정계수가 음수가 뜨는지 만약에 음수가 뜬다면 어떤 부분을 살펴보는것이 좋은지 조언 부탁드립니다..!

내가 만든 결과가 책에 나온 결과와 다릅니다. 책은 '머신러닝 완벽 가이드' 페이지 396쪽이고 깃허브의 코드를 복사해서 붙여넣기 했는데도 삼각형 setosa와 나머지 2개가 그래프 상의 위치가 바꼈습니다. 이 그래프결과를 책처럼 출력되도록 수정하고 싶은데 어떻게 하면 수정할 수 있을지 알려주시기 바랍니다. - 내 결과