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