작업형2 모의문제 풀이에서 for col in cols: le = LabelEncoder() train[col]=le.fit_transform(train[col]) test[col]=le.transform(test[col]) 다음과 같이 코딩을 진행하셨는데, 이는 그 후 train을 split해서 학습 시 이미 fit_transfrom이 되어 데이터 누출이 되는 방법 아닌가요?
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 아래와 같이 문구가 생성됩니다. 위치 줄:2 문자:25 + "안녕하세요! 바이브 코딩을 시작합니다." 를 출력하는 코 드. + ~ 식 또는 문에서 예기치 않은 '를' 토큰입니다. + CategoryInfo : ParserError: (:) [], Pare ntContainsErrorRecordException + FullyQualifiedErrorId : UnexpectedToken
안녕하세요 강의 너무 잘 들었습니다. 혹시 creatomate를 대체할 만한 곳 중에 추천해주실 만한 곳이 있을까요? 아무래도 요금제가 부담이 되어서 대체제를 알아보고 있는데(ex. JSON2Video, Shotstack) 혹시 강사님께서 알고 계신 검증된(?) 곳이 있는지 여쭤보고자 합니다 좋은 강의 감사합니다 :)
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"2-4 AI 죽으면? 폴백 전략" 강의 이후 20번 강의를 보면 진행되지 않은 내용이 나타납니다. run_lim_scoring.py 파일이 갑자기 보이는데, lim_analyze.py 랑 동일한 파일일까요? 그리고 collectors.py 에서 수집한 뉴스를 gemini 에게 전달하는 부분은 없는거 같은데, collectors.py 에 추가해달라고 지시하면 될까요? 그리고 최종 결과물을 csv / txt 파일로 생성하는 부분도 빠진듯해요. 프롬프트를 알려주시면 그대로 진행해볼게요.
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강의에 사용되는 Gemini 모델이 " Gemini 2.5 Flash" 인데 하루 사용량이 20회인거같아요. 사용량이 더 많은 "gemini-2.5-flash-lite " 혹은 "gemini-3.1-flash-lite " 변경해도 될까요? 아니면 lite 이기 때문에 뉴스에 대한 판단결과를 신뢰하기는 어려울까요?
동시성 이슈에 발생할 수 있는 상황에서, A 변수에 대해 읽기 작업만 수행하는 코드(가시성 문제가 있을 수 있는 코드)에서는 volatile을 고려해볼 수 있고, A 변수에 대해 읽기 + 쓰기 작업도 있는 경우에는 synchronized와 atomic을 고려해볼 수 있겠네요. 제가 이해한 게 맞을까요?
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💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요. 지금 Part2 gemini api 연동을 테스트하고 있는데 처음 사용한 api key에서 일일쿼터 초과라는 문구가 나왔는데 모델을 변경해야 할까요?
토스 개발자와 함께하는 Data Workflow Management 기반의 대용량 데이터 처리 설계 패턴
안녕하세요, 좋은 강의 감사드립니다. 강의 내용 중 DAG Top-Level에서 캐싱을 사용해 DB 설정 조회 시 스케줄러 DAG 파싱 리소스를 절약할 수 있다는 부분에 대해 질문이 생겨 글을 남깁니다. 제가 알기로는 Airflow 스케줄러( DagFileProcessorManager )가 주기적으로 DAG를 파싱할 때, 각 DAG 파일마다 새로운 자식 프로세스(PID)를 포크(Fork)하여 처리를 위임하고 파싱이 끝나면 해당 프로세스를 종료하는 것으로 알고 있습니다. 그렇다면 파이썬 메모리에 상주하는 @lru_cache 의 경우, 프로세스가 종료되면 캐시도 함께 사라지게 되어 다음 파싱 주기 때는 캐시 히트가 발생하지 않고 매번 DB에 새로 쿼리를 날리게 되지 않나 생각이 듭니다. 제가 Airflow 스케줄러의 파싱 프로세스 메커니즘을 잘못 이해하고 있는 부분이 있는지 궁금합니다. 만약 제 생각이 맞다면, 현업에서 이처럼 외부 DB 설정을 기반으로 DAG나 Task를 동적으로 생성할 때 스케줄러 부하를 줄이기 위해 주로 어떤 방식 캐싱 또는 시스템을 활용하시는지 조언을 구하고 싶습니다. 감사합니다! # lru-cache # 데이터베이스에서 설정 가져오기 (간단히 표현) def get_configs_from_db(): return [ {"name": "customer_sync", "schedule": "0 1 * * *"}, {"name": "sales_sync", "schedule": "0 2 * * *"} ]
강의에서 구글 AI studio에 들어가셔서 마크다운 파일을 받으셨는데, 지금 시점에서 들어가보면 마크다운 받을 수 있는 세개의 점 자체가 보이지 않습니다. 강의를 만든 시점과 구글의 개발 속도가 빨라지다 보니 구글의 사용자 화면과 강의 하시는 화면이 서로 맞지가 않습니다. 그렇다고요....이 강의를 들으면서 자주 이러한 경우가 발생됩니다.
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💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요. 안녕하세요? 궁금한 것이 있어서요. 먼저 컴퓨터에 자동화를 구축했을 때, 다른 컴퓨터를 바꾸게 되면 가령 드라이브를 새로 사서 그곳에 데이터를 저장하려면 옮기는 것은 쉬운건가요? 아니면 다시 제작을 해야 하는 건가요? 또 제가 우연하 가상컴퓨터를 아마존에서 열어서 사용하고 있는데요. 이건 용량이 32g 더라구요. 여기에도 설치가 가능한가요? 여기는 계속 가상에서 켜있으니까 좋긴한데 이런 서비스를 구축하려면 용량이 많이 필요한 건가요? 수강하기전에 미리 알아두면 좋을 것 같아 질문을 드립니다. ^^
안녕하십니까, 선생님. 강의 잘 듣고 있습니다. [개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전을 듣고 있는데, mmdetection 에서 mmdet/datasets/ custom.py 를 보려고 최신 repository를 보니 구조가 많이 바뀐것 같네요. 2.x 계열에서는 CustomDataset을 상속받는 방식이였다면, 3.x 계열에서는 MMEngine 기반 구조로 재설계되면서 BaseDataset, BaseDetDataset 중심 구조로 바뀐것 같습니다. dataset 뿐 아니라 전체적인 구조에서 변화가 많이있는것 같은데 강의를 어떻게 활용하는게 좋을까요? 개념이해에는 도움이 될것같지만 구버전을 학습하는게 비효율적일것 같기도 한데요,, 혹시 3.x 버전으로 강의가 업데이트 될까요? 관련질문들에 답변이 있어 살펴보니 올해 2월 정도 업데이트 예정이시라고 하셨었는데 미뤄진걸까요? 감사합니다.