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
선생님~! 9강 강의 듣다가 잘 안되어서 질문드립니다. localhost 로 접속을 하니 http://localhost/dashboard/ 해당 url로 리다이렉트 되면서 들어가집니다. 근데 강의에서는 localhost로 접속하면 http://localhost/eyoom/install/setup.php 해당 주소로 리다이렉트 되던데 저는 저 경로로 리다이렉트가 안되더라구요. 그래서 직접 저 url로 주소를 입력하니 다음과 같이 Not Found 에러가 뜨더군요. 무엇이 잘못되었을까요?
HolomanRunner 클래스를 만들때 제가 사용하는 인텔리J 커뮤니티 버전에서는 아래 import 를 하지 않으면 오류가 발생해서 import를 했는데요 강사님은 import 없이 사용하셨는데 저는 왜 import를 해야만 되는걸까요? import org.example.Holoman;
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.
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?
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
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..
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..
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.
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문 전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 로그가 너무 안이쁘게 출력되는데 이거 어떻게 할 수 있을까요?.
포트폴리오에 해당 강의들의 내용을 담으면 정말 좋은 무기가 될 거 같다는 생각이 드는데, 백엔드 포트폴리오에서 웹 디자인 없이 이러한 비지니스 로직들에 대해 고민하고 해결하는 걸 프로젝트라고 해도 괜찮을까요? 우선 챕터 2~4 내용을 합쳐서 2,3 내용으로 인터넷 배송 도메인을 동일하게 만든 다음 4내용으로 물건 수량이 50개 남은 경우 100명의 사용자가 몰린 경우 어떻게 처리할 지 확장할 생각입니다. 기업 입장에서 실제 웹사이트가 없이 API만을 이용한 대규모 처리, 각종 문제들에 대한 고민과 해결을 인정해주는지, 그것을 프로젝트라고 칭하고 포트폴리오에 담아도 되는지 잘 모르겠습니다 ㅠ
4-12강 스케쥴러를 활용해서 5분마다 누락된 예약번호를 보정하는 방식인데요. 만약 이럴 경우 예약 직후 예약정보를 조회하는 사용자 입장에서는 예약번호가 없어서 해당 정보창에 문제가 발생할 거 같은데, 이러면 후보정 방식은 위험한 게 아닐까 하는 의문이 들었습니다.이런 건 지금 따지지 말고 수업용으로 유연하게 넘어가는 게 맞는걸까요?
안녕하세요, 강의 10:25에서 다루신 내용에 대해 질문드립니다. 영속성 컨텍스트에 1차 캐싱된 멤버 객체들이 남아있는 상태에서 벌크 업데이트를 하면 DB를 바로 통하므로 영속성 컨텍스트와 디비의 상태가 달라 예상치 못한 에러를 겪을 수 있다는 내용입니다. 궁금한점은, Spring Data JPA에서 메소드로 정의한 벌크 연산이 결국은 @Query 어노테이션에 JPQL로 작성했으니, JPQL 실행 전 flush 처리가 되는게 아닌건가요? 그렇다면 말씀하신 에러가 없을 거 같은데...궁금합니다!