안녕하세요 제가.. 디자인까지 배워야할지 몰랐는데 따라하다 보니 재미있네요. 다만, 25강에서 하기 publish 하면 오류가 있어서.. 어떻게 고칠수 있을까요? 

[auth][error] JWTSessionError: Read more at https://errors.authjs.dev#jwtsessionerror[auth][cause]: Error: The edge runtime does not support Node.js 'crypto' module.Learn More: https://nextjs.org/docs/messages/node-module-in-edge-runtimeat Object.get (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\_b7b28d92._.js:62:41)at C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:8637:62at getSecret (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:8620:20)at push.[project]/node_modules/.pnpm/jsonwebtoken@9.0.2/node_modules/jsonwebtoken/verify.js [middleware-edge] (ecmascript).module.exports (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:8623:12)at Object.decode (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\[root-of-the-server]__273b5c62._.js:135:233)at session (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\0253f_@auth_core_77718842._.js:4516:39)at AuthInternal (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\0253f_@auth_core_77718842._.js:5123:269)at async Auth (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\0253f_@auth_core_77718842._.js:5379:34)at async handleAuth (C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\node_modules__pnpm_e56295b8._.js:3885:29)at async C:\project\whatsForLunch\basic-app\frontend\.next\server\edge\chunks\_b7b28d92._.js:12505:20[auth][details]: {}GET / 200 in 137msauth.ts에 jwt: { encode: async ({ token, secret }) => { return jwt.sign(token as jwt.JwtPayload, secret as string); }, decode: async ({ token, secret }) => { return jwt.verify(token as string, secret as string) as JWT; }, },이 부분을 추가한 이후부터 The edge runtime does not support Node.js 'crypto' module.이 에러가 발생하는데 해결이 어렵네요.. 코드는 노션이랑 강의 보고 다 비교해 봤는데 드른 부분은 없었스빈다.. 

안녕하세요.완전 초보라서 헤매고 있는데요. df <- read.csv("boston.csv") 라고 입력했는데, 라고 나옵니다.. 뭐가 잘못된 걸까요? 경로에 파일이 있는것 확인했는데요.. file(file, "rt")에서 다음과 같은 에러가 발생했습니다: 커넥션을 열 수 없습니다   

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요7. 머신러닝 학습 및 평가(분류) 11분19초 부분입니다.안녕하세요.roc_auc_score로 pred와 y_val간 비교를 통해 roc-auc 스코어를 내는 부분에 질문이 있습니다. roc_auc = roc_auc_score(y_val, pred[:,1])여기서 y_val의 경우에 프린트해보면 각 항에 <=50K 혹은 >50K 라는 값으로 이루어져 있습니다.pred는 array의 집합 [0.1 , 0.9] 등으로 이루어져 있는데 pred[:, 1]을 통해서 '>50K' 부분만 따로 추출해내는 점은 이해가 됩니다. 제가 궁금한것 여기서 y_val의 값, 즉 <=50K 혹은 >50K이 '<=50K'는 0 '>50K'는 1으로 정의가 되어있는 건지요? 특별히 정의를 한것 같지는 않습니다. (물론 문제에서는 50만불 이상이 양성이라고 언급은되어있습니다만..) 혹시 rf.classes_ 에서 출력되는 ['<=50K' '>50K'] 값의 의미가dataset의 y값 전체가 '<=50K'= 0, '>50K'= 1 라는 의미로 이해를 하면되는 것일까요? (전체y(타겟)의 넘버가 rf클래스의 인덱스 값에 따르는 것인지?) 

데이터베이스 정규화 등으로 그럴 일은 거의 없겠지만, 만약 @MappedSuperclass 어노테이션을 사용하는 여러 클래스가 있을 때 여러 개를 적용하고 싶다면 어떻게 사용하면 될까요? 자바는 단일 상속만 지원해서 궁금해지네요.1번 질문과 비슷한 질문일 수 있는데 상속 관계 매핑과 공통 속성(@MappedSuperclass)을 같이 사용하고 싶을 때도 어떤 식으로 해야하는지 궁금합니다.

 현재 스프링 과정을 공부해야하는데 강사님 커리큘럼을 따라갈려고 기다리고있는중입니다. 향후 남은컨텐츠는 언제 출시될지 일정이 궁금합니다.  

뒤로 이동 버튼을 눌러 페이지 전환이 잘 되었음을 검증하고 싶으면 history web api 등을 이용해서 검증하는게 더 올바르지 않나요??왜 useNavigate 의 반환 함수의 인자로 검증하는지 궁금합니다~

안녕하세요 실습 체험 환경에서 작업 중인데 from sklearn.metrics import root_mean_squared_error해당 문구를 사용하면 아래와 같이 뜹니다 .. 버전이 달라 더이상 사용을 못하는 걸까요 ?dir(sklearn.metrics) 해서 목록을 살펴보면 mean_squared_error 는 다 있는데 , root_mean_squared_error 이 함수만 없습니다 ... 왜 그런걸까요 ㅠㅠ  make: *** [py3_run] Error 1Traceback (most recent call last): File "/goorm/Main.out", line 98, in <module> from sklearn.metrics import root_mean_squared_errorImportError: cannot import name 'root_mean_squared_error' from 'sklearn.metrics' (/usr/local/lib/python3.9/dist-packages/sklearn/metrics/__init__.py) 

"동적컨텐츠"가 지문에 있어서, 단일 리전은 제외해야겠다고 생각했고, B를 정답으로 생각해서 틀렸습니다.B의 경우, "동적컨텐츠"를 A에 비해 빠르게 제공할 수 있지만 한계(2리전)가 있고, "정적컨텐츠"는 A에 비해 빠르게 제공하지 못 한다.따라서 상대적으로 A가 더 적합해 정답이라고 이해하고 넘어가려합니다.이 해석이 맞나요?추가로 만약 B에 추가로 CloudFront를 사용한다는 선지가 있으면 그게 정답인가요?

flex와inline block의 차이점이 궁금합니다예전에 저 혼자 공부할 때 가로 배열을 inline block이나 float left 이거보다는 display flex로 많이 사용했었습니다근데 보니까 인라인블록을 많이 사용하시는 거 같은데 두 개의 차이점을 알 수 있을까요? 

안녕하세요! 빠른 반영 감사합니다 ㅠㅠ!대체로 질문해석이 좀 어려운데요..이번꺼 보면서 궁금한게 들어서 질문 드립니다!*시험용 공부만 해서, 이론개념이 거의없는 점 참고바랍니다..! 1) ① - 분산을 구해서 조건에 맞는(단, ~) 계산을 한게 검정통계량인걸까요..?아니면 결국 핵심이 '분산에 차이가 있는지를 알아보기 위해' 이기 때문에 분산을 통해 계산을 하면 되는것인지 궁금합니다. 2)③ - '정규성,등분산 검정 후' 라는 언급이 없으면 무조건 등분산 true로 두고 진행하면 될까요?*cond1 샤피로검정해보니 0.03으로 귀무가설 기각이여서 문의드립니다..!

안녕하세요 강사님. 머신러닝 학습 및 평가(회귀) 강의 관련 질문 드립니다.인코딩을 위해 train + test 데이터를 합친 후, 다시 분리시키는 방법을 알려주셨는데요,train / test 데이터 개수가 불균형일 때만 이렇게 진행하면 될까요? 합치고 분리하지 않고, 그냥 바로 인코딩 진행해도 문제가 없을지 궁금합니다.

안녕하세요 🙂[1. 질문 챕터] : 12장 33분 41초쯤?[2. 질문 내용] : read 주소는 어떻게 초기화 & 선택 하나요?[3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : 코드를 잘 뜯어 봤는데 write 시작 주소를 초기화(?) 하는 방법은 알겠는데 read 주소를 초기화 하는 코드는 없더라고요.. 강의에서도 read 초기화는 원래는 시켜줬어야 했다고 얘기하셨고. 근데 제가 bram에 write를 하고 처음부터 끝까지 데이터를 읽고 싶은게 아니라 특정 주소에 있는 데이터를 읽고 싶다면 주소를 설정해줘야하는데 그럴때는 어떤 방법을 쓸 수 있을까욥... 만약 너무 벗어난 질문이면 무시하셔도 괜찮습니다! ================ 다음 내용은 읽어보시고 지우시면 됩니다.=================질문 내용을 작성해주실 때, 위의 3단계로 제가 이해할 수 있게 작성해주시면 정확한 답변을 드릴 수 있을 것 같아요!!현업자인지라 업무때문에 답변이 늦을 수 있습니다. (길어도 만 3일 안에는 꼭 답변드리려고 노력중입니다 ㅠㅠ)강의에서 다룬 내용들의 질문들을 부탁드립니다!! (설치과정, 강의내용을 듣고 이해가 안되었던 부분들, 강의의 오류 등등)이런 질문은 부담스러워요.. (답변거부해도 양해 부탁드려요)개인 과제, 강의에서 다루지 않은 내용들의 궁금증 해소, 영상과 다른 접근방법 후 디버깅 요청, 고민 상담 등..글쓰기 에티튜드를 지켜주세요 (저 포함, 다른 수강생 분들이 함께보는 공간입니다.)서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요.질문글을 보고 내용을 이해할 수 있도록 남겨주시면 답변에 큰 도움이 될 것 같아요. (상세히 작성하면 더 좋아요! )먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요.잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.==================

print(a.nunique().sort_values(ascending=False).idxmax()) 코드를 이렇게 작성해도 될까요?

체험환경 제3유형 새로나온 강의 잘들었습니다. 감사합니다.  하나 여쭤보고싶은데질문2번에서합동분산추정량 공식이분모에 자유도합친 후 -2는 안해주나요? # ((자유도1 분산1) + (자유도2 분산2)) / (자유도1+자유도2 ) - 2  n1 = sum(cond1) n2 = sum(cond2) result = (((n1-1) var1) + ((n2-1) var2)) / ((n1-1) + (n2-1)) print(round(result,3))

안녕하세요 강사님 :) 스케일링 방법 강의에서 아래 코드는 외울 필요가 없다고 말씀 주셨는데요,# 데이터를 매번 새롭게 불러오기 위해 함수로 제작 함 def get_data(): train_copy = train.copy() test_copy = test.copy() return train_copy, test_copy 시험 볼 때 스케일링을 한 가지 하는 게 아니라 세 개 다 한다고 가정했을 때,copy 하지 않으면 처리 결과에 영향을 미치지 않나요? 어떻게 하면 될지 문의드립니다.

무한로딩 되면서 접속이 안되요 ㅠㅠ

강의와는 관계없는 질문이라 죄송합니다. 강의를 들을 때마다 드는 생각이 "어떻게 이런 기능을 알고 계실까?" 하는 생각이 드네요이 강의 끝나고 나면 나는 어떻게 학습을 해야 할까 라는 생각이 많이드네요.강의 너무 잘 만드시는거 같아요 감사합니다!

실습코드에서 초기화 각각 적용 부분 self._init_weights(self.fc_layers[0], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[1], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[2], mode='xavier') 모델을 읽어보면 NeuralNetwork( (fc_layers): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=196, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=196, out_features=49, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=49, out_features=10, bias=True) (5): Sigmoid() ) ) 0, 2,4 번에 초기화를 적용해야 실제 작동을 할 것 같습니다.  

체험환경 제2유형랜포로 한번에 풀기 진행하고있는데요. import pandas as pdtrain = pd.read_csv("data/customer_train.csv")test = pd.read_csv("data/customer_test.csv")# 사용자 코딩# print(train.info())# print(test.info()) # 2482target = train.pop('총구매액')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)train, test = train.align(test, join='left', axis=1)from sklearn.model_selection import train_test_splitx_tr, x_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0)from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(x_tr, y_tr)pred = rf.predict(test)  rf.fit에서 계속 에러가 납니다. 시험볼때도 아래와 같이 계속 에러가 날 것 같은데 방법없을까요? ㅜ_ㅠ