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미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요 선생님, 다름이 아니라 타이타닉 생존자 예측1 강의를 복습하다 코드에 에러가 생겨 질문드립니다. titanic_df['Cabin']에서 첫 번째 문자열만 가져오기 위해서 titanic_df['Cabin'].str[:1]을 실행하였으나 'PandasArray' object has no attribute '_str_getitem' 라는 에러가 나왔습니다. 해당 에러를 고치기 위해 어떻게 코드를 수정해야 하는지 혹은 어떤 다른 방법으로 조치해야 하는 지 여쭙기 위해 질문드립니다.
해결됨
혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝
안녕하세요 강사님 책으로 공부하고 있는 학생입니다. 다름이 아니라 sklearn의 score()함수에 대해 질문이 있습니다. 책의 158p 다중 회귀모델 훈련하기에서 예시코드로 print(lr.score(test_poly, test_target))이라는 코드를 작성하고, -144.40... 이라는 값을 얻게 됩니다. 제가 알기로는 score 메소드가 반환하는 것은 R^2 상관계수인데, 이게 보통은 0~1의 값을 가질텐데 이렇게 큰 음수가 나오는건 무엇을 의미하는걸까요? 대략적으로 이게 맞지 않다는 것은 이해하겠는데, 어째서 큰 음수가 나오는 것인지 통 이해가 되질 않습니다. 사실 이 부분은 로지스틱 회귀를 공부하다 생긴 일부의 질문입니다. 183p에서 시그모이드 함수를 학습하는 중, z값은 어떤 값이든 가능하다고 하셨는데 어째서 그것이 가능한걸까요? '3장에서 다룬 다중 회귀를 위한 선형 방정식과 같다'고 하셨는데 z값이 정확히 의미하는 바가 무엇인지 모르겠습니다. z값이 무엇인지 모르니 왜 (-∞~∞)의 범위를 가지는지 이해할 수 없고 더 나가지를 못하고 있습니다... 몇번을 싸매고 봐도 정말 잘 모르겠습니다..
미해결
파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문
안녕하십니까. 2월에 인공지능 서비스 모델 설계을 수강후 주신 쿠폰으로 좋은 교육 듣고 있습니다. 몇가지 문의 사항이 있어서 연락드립니다. 1. 학습된 모델을 “Model 적용” regr.predict()를 사용하여 모델적용 결과를 도출하는게 맞는지요? 2. 모델에 지속적인 학습을 위해서는 regr.fit ()으로 전체 데이터를 재구성하여 재 학습시키는지, 아니면 추가 데이터만 학습 시키는 방법이 있는지요? 예) regr.fit (diabetes_X_curr, diabetes_y_curr) 3. . 모델을 계속 적용하여 결과를 도출하고, 학습을 지속적으로 하면서 결정계수가 계속 낮아진다면 어떤 작업을 해야 하는지요? 010.Simple Linear Regression 정리 자료
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
선생님 제가 가지고 있는 이미지를 가지고 모듈을 활용해 보려고 하는데 error: OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor' 이러한 오류가 뜹니다. 스택오버플로우나 다른 곳을 찾아봐도 잘 안나오는데 이유가 뭔지 알려주실 수 있으신가요?
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
optimizer에서 이미 안장점이나, 최적의 업데이트를 하기 위한 시도와 노력을 하는데 call back을 하는 이유가 '그럼에도 불구하고' 안될 수 있기 때문에 하는건가요?
해결됨
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요 선생님. 먼저 좋은 강의 감사합니다. 다름이 아니라, feature vectorization 부분 관련 질문이 있어 이렇게 글을 씁니다. 강의 4분 정도에 name은 CountVectorizer를 쓰고 item_description은 상대적으로 길어서 TfidfVectorizer를 쓴다고 하셨는데, 그렇다면 해당 데이터셋이 아닌 다른 데이터셋에 적용할 때도 컬럼의 길이가 상대적으로 짧으면 CountVectorizer, 상대적으로 길면 TfidfVectorizer를 써야된다고 이해를 해도 괜찮을걸까요? 감사합니다.
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하십니까. 얼마전에 스태킹 알고리즘 문제로 좋은 답변을 받고 해결하였습니다. 추가적인 질문이 있어 글 남깁니다. 스태킹 모델의 메타모델로 Ridge회귀를 사용하였는데 Alpha 값의 변화에 따라 예측 값의 변화가 전혀 없어서 왜 변화가 없는지 이해가 안되어 글 남깁니다. Alpha 값을 0.001, 0.01, 0.1, 1등으로 설정하여 예측을 수행했는데 예측 값의 변화가 전혀 없었습니다.
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
안녕하세요, 선생님. pretrained 모델을 기반으로 해서 segmentation하는 custom 모델을 만드려고합니다. 관련 코드가 섹션 15 Mask RCNN에 opencv_mask_rcnn_infrence인 것 같아 참고하고 있는데요. 그래서 먼저 CVAT 툴을 이용하여 train, val job을 각각 만들고 폴리곤으로 이미지에 손상 영역을 그려주었습니다. 이후, Export job dataset - coco 1.0 포맷으로 내보냈는데 coco 1.0과 coco kepoints 1.0의 포맷 차이가 궁금합니다. 그리고 어떤 포맷으로 내보내는게 정답인지도 궁금합니다. 또, 그리고 나서 labels_to_names_seq= {0:'gap'} 로 클래스명을 수정 매핑해주고 다른 코드는 수정하지 않고 돌리는데 오류가 떠서 무슨 문제인지 몰라 여쭤봅니다. 추가적으로 전혀 다른 분야의 새로운 이미지를 라벨링해서 쓸 때 어떠한 부분을 수정하여야 하고 유의해서 써야하는 지 답변해주실 수 있으실까요..부탁드립니다!
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하세요 선생님. 먼저 좋은 강의 감사드립니다. 함수 관련 질문이 있어 드리게 되었습니다. remove_punct_dict = dict((ord(punct), None) for punct in string.punctuation) def LemNormalize(text): return LemTokens(nltk.word_tokenize(text.lower().translate(remove_punct_dict))) 여기에서 .translate(remove_punct_dict) 부분이 잘 이해가 되지 않아 질문을 드립니다! 이 부분이 stop_words를 제거하는 코드라는 것은 이해했으나, 어떻게 작동하는지 궁금하여 질문을 드립니다. 감사합니다.
미해결
유니티 머신러닝 에이전트 완전정복 (기초편)
Assets\ML-Agents\Examples\GridWorld\Scripts\GridAgent.cs(88,20): error CS1061: 'VectorSensor' does not contain a definition for 'addObservation' and no accessible extension method 'addObservation' accepting a first argument of type 'VectorSensor' could be found (are you missing a using directive or an assembly reference?) 유니티에 다음과 같은 오류가 뜨네요.
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
뒤에 수업까지 듣고 와서 이렇게 다시 질문드립니다! CNN이 Dense layer와 다르게 universal한 피처맵을 만들어 덴스레이어로 보내기 때문에 이미지내 다양한 위치에 있는 object를 찾을 수 있다고 강의를 통하여 배웠는데. 그렇다면 이 필터들은 많은 이미지 내에서 다양한 위치에있는 object를 찾아낼 수 있게 끔 업데이트가 되는 것이 맞는지요. 만약 맞다면 데이터 전처리를 할 때, 해당 물체의 위치가 되도록 가변적이지 않도록 하는 것이 모델 학습능력을 상승시키는 거라 생각하는데, 잘못 이해하고 있는건지 답변 부탁드리겠습니다!
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
너무 많은 질문을 드려서 죄송합니다. 공부를 하다 보니 이미지 전처리를 하고, 모델을 만들고 만든 모델로 배치사이즈를 정해서 학습시키고 평가하는 것 까지 과정은 이해가 갔는데.. 앞으로 가면서도 약간 헷갈리는 것이 각각의 레이블들을 원핫 인코딩으로 만들고 그것과의 차이를 토대로 loss 와 accuracy를 구하는 걸로 아는데, 그럼 학습 과정에서 만약 강아지(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)라는 테스트 레이블이 있다면 이미지가 모델을 거쳐 마지막 소프트맥스 까지 거친 값(가령 0.233, 0.2302, 0.12, ---)과 저 레이블 값과의 loss와 accuracy를 구하는 건가요?
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
먼저 열정적인 강의에 감사드립니다. 이번 강의 Accuracy편을 보면, class도 호출하고 함수도 많이 정의하고, 정의도 복잡하고..ㅎㅎ 먼가 뒤로 갈수록 코딩이 더 어려워지고 있다는게 느껴집니다. 복습과 공부 방법을 어떻게 가져가면 좋을까요? 외우는거 말고, 그냥 계속 한줄한줄 이해하면서 하는게 가장 빠른 길일까요? 조언좀 부탁드립니다..
미해결
스파크 머신러닝 완벽 가이드 - Part 1
안녕하세요. SPARK 2 강의는 언제 오픈할 예정일까요?
미해결
비전공자를 위한 진짜 입문 올인원 개발 부트캠프
설정 창에 검색하니까 settings.json 이 안나오네요 ㅠㅠ 어떡하죠 편집이 안되네요 윈도우라 ctrl shift p 누르면 settings.json은 나와요
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
ReduceLRonplateau & Early stopping (patient = 3) 기준에 부합하지 않는 데이터가 연속적으로 나와야 종료하나요? (ex. x x x 실행 ) 아니면 3번 카운팅 되면 실행되는 건가요? (ex. x o o x o x 실행)
미해결
실전 금융 머신러닝: 파이썬으로 구축하는 중급 투자 전략
안녕하세요. 파이썬과 인공지능을 활용한 금융 자료 분석 기초 강의에서 신용카드 연체 예측 part를 수강하며 궁금한 점이 있어 질문드립니다. df = pd.read _csv('data/credit_card_default.csv', index_col=0, na_values='')로 데이터 셋을 불러왔는데, 이 데이터 셋은 어떻게 만들 수 있나요? 강의에서 제공하는 데이터 셋이 아닌 다른 데이터셋으로 실습해보고 싶어서요. 데이터 셋은 구글 캐글을 활용하는 것인지 직접 만드신 것인지 궁금합니다
미해결
[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드
pip install -r yolov3/requirements.txt 모듈 설치중에 "ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. cvxpy 1.3.0 requires setuptools<=64.0.2, but you have setuptools 67.6.0 which is incompatible." setuptools 버전 오류가 뜨면서 모듈 설치가 원활하게 진행되지 않습니다. 어떤 방법으로 해결해야 할까요? 모든 코드 Cloning into 'yolov3'... remote: Enumerating objects: 10324, done. remote: Counting objects: 100% (246/246), done. remote: Compressing objects: 100% (193/193), done. remote: Total 10324 (delta 110), reused 148 (delta 52), pack-reused 10078 Receiving objects: 100% (10324/10324), 9.70 MiB | 12.12 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (6909/6909), done. Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Collecting gitpython Downloading GitPython-3.1.31-py3-none-any.whl (184 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 184.3/184.3 KB 10.1 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: ipython in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 6)) (7.9.0) Requirement already satisfied: matplotlib>=3.2.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 7)) (3.7.1) Requirement already satisfied: numpy>=1.18.5 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 8)) (1.22.4) Requirement already satisfied: opencv-python>=4.1.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 9)) (4.7.0.72) Requirement already satisfied: Pillow>=7.1.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 10)) (8.4.0) Requirement already satisfied: psutil in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 11)) (5.9.4) Requirement already satisfied: PyYAML>=5.3.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 12)) (6.0) Requirement already satisfied: requests>=2.23.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 13)) (2.27.1) Requirement already satisfied: scipy>=1.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 14)) (1.10.1) Collecting thop>=0.1.1 Downloading thop-0.1.1.post2209072238-py3-none-any.whl (15 kB) Requirement already satisfied: torch>=1.7.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 16)) (1.13.1+cu116) Requirement already satisfied: torchvision>=0.8.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 17)) (0.14.1+cu116) Requirement already satisfied: tqdm>=4.64.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 18)) (4.65.0) Requirement already satisfied: tensorboard>=2.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.11.2) Requirement already satisfied: pandas>=1.1.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 27)) (1.4.4) Requirement already satisfied: seaborn>=0.11.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 28)) (0.12.2) Collecting setuptools>=65.5.1 Downloading setuptools-67.6.0-py3-none-any.whl (1.1 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.1/1.1 MB 55.5 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: wheel>=0.38.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 43)) (0.40.0) Collecting gitdb<5,>=4.0.1 Downloading gitdb-4.0.10-py3-none-any.whl (62 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 62.7/62.7 KB 7.6 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: decorator in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (4.4.2) Requirement already satisfied: pygments in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (2.6.1) Requirement already satisfied: pickleshare in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.7.5) Requirement already satisfied: traitlets>=4.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (5.7.1) Requirement already satisfied: prompt-toolkit<2.1.0,>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (2.0.10) Requirement already satisfied: pexpect in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (4.8.0) Collecting jedi>=0.10 Downloading jedi-0.18.2-py2.py3-none-any.whl (1.6 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.6/1.6 MB 64.3 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: backcall in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.2.0) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (1.4.4) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (23.0) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (3.0.9) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (1.0.7) Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (4.39.0) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (2.8.2) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (0.11.0) Requirement already satisfied: importlib-resources>=3.2.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (5.12.0) Requirement already satisfied: charset-normalizer~=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (2.0.12) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (2022.12.7) Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (1.26.15) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (3.4) Requirement already satisfied: typing-extensions in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from torch>=1.7.0->-r yolov3/requirements.txt (line 16)) (4.5.0) Requirement already satisfied: google-auth<3,>=1.6.3 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.16.2) Requirement already satisfied: protobuf<4,>=3.9.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (3.19.6) Requirement already satisfied: absl-py>=0.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.4.0) Requirement already satisfied: google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.4.6) Requirement already satisfied: tensorboard-data-server<0.7.0,>=0.6.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.6.1) Requirement already satisfied: tensorboard-plugin-wit>=1.6.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.8.1) Requirement already satisfied: werkzeug>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.2.3) Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (3.4.1) Requirement already satisfied: grpcio>=1.24.3 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.51.3) Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from pandas>=1.1.4->-r yolov3/requirements.txt (line 27)) (2022.7.1) Collecting smmap<6,>=3.0.1 Downloading smmap-5.0.0-py3-none-any.whl (24 kB) Requirement already satisfied: cachetools<6.0,>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (5.3.0) Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.2.8) Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.15.0) Requirement already satisfied: rsa<5,>=3.1.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (4.9) Requirement already satisfied: requests-oauthlib>=0.7.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.3.1) Requirement already satisfied: zipp>=3.1.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from importlib-resources>=3.2.0->matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (3.15.0) Requirement already satisfied: parso<0.9.0,>=0.8.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from jedi>=0.10->ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.8.3) Requirement already satisfied: importlib-metadata>=4.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from markdown>=2.6.8->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (6.0.0) Requirement already satisfied: wcwidth in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from prompt-toolkit<2.1.0,>=2.0.0->ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.2.6) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.1.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from werkzeug>=1.0.1->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.1.2) Requirement already satisfied: ptyprocess>=0.5 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from pexpect->ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.7.0) Requirement already satisfied: pyasn1<0.5.0,>=0.4.6 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.4.8) Requirement already satisfied: oauthlib>=3.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (3.2.2) Installing collected packages: smmap, setuptools, jedi, thop, gitdb, gitpython Attempting uninstall: setuptools Found existing installation: setuptools 63.4.3 Uninstalling setuptools-63.4.3: Successfully uninstalled setuptools-63.4.3 ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. cvxpy 1.3.0 requires setuptools<=64.0.2, but you have setuptools 67.6.0 which is incompatible. Successfully installed gitdb-4.0.10 gitpython-3.1.31 jedi-0.18.2 setuptools-67.6.0 smmap-5.0.0 thop-0.1.1.post2209072238
미해결
[개정판] 파이썬 머신러닝 완벽 가이드
안녕하십니까. 수업을 듣고 연습을 하던 중 문제가 생겨서 글 남깁니다. 제가 Random Forest, LGBM으로 기기의 출력을 예측하는 과정을 하고 있는데 각각 단일 앙상블 학습보다 RF와 LGBM을 조합한 스태킹 학습을 통해 예측 성능을 높이려고 했는데 단일 앙상블 학습의 예측 성능이 MAE기준 1점 정도 더 높게 나왔습니다. 스태킹 학습을 통해 성능을 살짝만 올리면 원하는 목적에 달성할 수 있을 거 같은데 어떻게 하면 좋을까요? 현재 RF, LGBM, XGB, Linear 회귀 알고리즘을 조합하여 도전을 해봤는데도 예측성능이 오르질 않네요 ㅠㅠ
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
지금까지 (28, 28, 1): 그레이스케일 이미지 였다면 input_tensor = Input(shape=(28, 28, 3): RGB이미지 Conv2d(filters=32, kernersize=(3, 3), strides=1, padding='same', activation='relu')(input_tensor) 라면 파라미터수는 (32*3*3):커널을 적용한 피처맵 (3)input데이터 채널수로 계산하는것이 맞나요? 최종: 32 *3*3*3 피처맵의 개수는 채널수와 상관없이 같구요 (왜냐하면 필터의 채널수도 3으로 늘어나기 때문에)
