1. Data Drift 발생 시에 머신러닝 모델이 동작하지 않게 될 것이라는 것은 서비스는 돌아가지만, 머신러닝의 모델이 원래 기대했던 성능을 내지 못할 것을 의미하는 것일까요? 예를 들어 추천 모델을 돌리고 있다면, 추천이 제대로 되지 않고 엉뚱한 것을 추천한다는 것을 의미하는 것인가요? 2. 주기적으로 데이터의 분포를 점검하는 필요가 있다면 어느 정도 주기여야 할까요? 3. 데이터의 분포가 어느 정도로 변하게 되면 이상 신호로 받아 들이게 되는 것인가요? 평균의 변화가 아닌 분산의 변화만으로도 이상 신호로 보아야 하는 것인지요? (뭔가 더 복잡하면 데이터의 성격에 따라 이러한 분포의 변화에 대해 반응해야 하는 수준이 다 다를 것으로도 느껴지기도 합니다.)
# 데이터 생성(먼저 실행해 주세요) import pandas as pd import random random.seed(2022) df = pd.DataFrame() for i in range(0, 5): list_box = [] for k in range(0, 200): ran_num = random.randint(1,200) list_box.append(ran_num) df[i+2000] = list_box df = df.T df.to_csv("data.csv", index=True) 이렇게 가장먼저 데이터생성하는 코드가 디폴트값으로 적혀있는데, 실제 빅분기시험에서도 이렇게 첫 스타트를 끊는 부분은 저희가 처음부터 별도로 코딩을 하지않아도되는건가요? 실제 시험에서는 어떻게 진행되는지 궁금하네요... 처음부터 문제 읽자마자 데이터 생성을 하고 시작해야하는건지 아니면 데이터 생성코드가 입력되어있으면 그냥 코드실행바로 누르고 시작하는건지 알려주세요
1. 현재 학습 진도 3-5 스택부분 수강 2. 어려움을 겪는 부분 백준 탑 문제를 강사님께서 구현해주신 코드로 풀어보고 있는데 강사님 코드를 사용하면 시간초과가 나는 것 같습니다. 3. 시도해보신 내용 N = int(input()) tops = list(map(int, input().split())) def top_stack(N): result = [0] * N while tops: cur_top = tops.pop() for i in range(len(tops) - 1, -1, -1): if cur_top <= tops[i]: result[len(tops)] = i + 1 break print(' '.join(map(str,result))) top_stack(N) 강사님께서 구현해주신 코드에 입력값을 사용자가 지정하게만 바꿔서 백준문제를 풀어보려고 했는데, 시간초과가 납니다. 제가 혹시 코드에 실수한 부분이 있는지 궁금합니다.
- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 코테 적용 문제들은 교재에 따로 없이 강의 아래의 리트코드 주소를 통해서 확인하고 푸는 거 맞나요?? 영어로 되어있어서 질문 올려봅니다.
안녕하세요. 제가 예제 볼 때 온라인 컴파일러 사이트로 직접 작성해보면서 공부를 하는 중인데요 파이썬 if문 lst 예제를 그대로 사이트에 입력하면 ========================= lst = [1, 2, 3] if lst: print("리스트는 비어있지 않습니다.") else: print("비어있지 않습니다.") ===================== else가 예제처럼 if와 같은 열에 있지 않게 되고, 에러가 뜨더라구요. 저기서 else문 지우면 "리스트는 비어있지 않습니다." 정상으로 출력 되구요. 혹시 문법은 문제 없는데 파이썬이 버전마다 다른지 궁금합니다 https://www.tutorialspoint.com/online-programming-compilers.htm 사이트는 여기 이용 중입니다!
안녕하세요! Nest에서 Fast API로 컨버젼중입니다. Nest는 Many to Many, Many to One 등등 이러한 연관관계를 설정해서 테이블을 생성합니다. Fast API에서는 아래 코드처럼 단순히 join만 걸어두고 사용하면 되는 걸까요?? class User(Base): __tablename__ = "user" id = Column(Integer, primary_key=True, index=True) username = Column(String(256), nullable=False) password = Column(String(256), nullable=False) todos = relationship("ToDo", lazy="joined")
