SPP Layer의 경우 여러 Spatial Bins를 사용하여 이미지의 작은 부분부터 큰 부분까지의 정보를 취합하는 것으로 이해했습니다. 또한 ROI Pooling Layer의 경우 SPP Layer에서 Level이 1인 Bins만 적용하는 것으로 이해했습니다. 여기서 의문이 드는 것이 여러 정보를 종합적으로 취합한 SPP Layer가 ROI Pooling Layer보다 성능이 뛰어날 것으로 (직관적으로) 생각이 드는데, Fast RCNN에서 ROI Pooling을 선택한 이유가 궁금합니다. 실험적인 결과로 ROI Pooling을 선택했겠지만, ROI Pooling이 SPP Layer보다 Object Detection에서 우수한 성능을 보이는 이유가 궁금합니다!
"1-6. [응용] 폴더에 있는 한글 파일을 모두 열기" 관련입니다. 일단 일코님의 설명대로 한 두 번 그대로 성공하고 나면, 강의 내용이 잘 이해가 됩니다. 하지만 초반에는 저 같은 왕초보의 경우 그대로 결과가 나타나지 않거나 실습 조건이 동일하게 마련되지 않으면 헤매게 됩니다. ■ 개선의견 1 이 강의에서는 1.hwp ~ 100.hwp 파일이 들어 있는 "반복작업" 폴더가 있다고 가정하고 실습을 진행하는데요. 물론, 1.hwp 파일을 다운로드 가능하게 되어 있지만.. 1.hwp ~ 100.hwp 파일을 다 만들어 내는 것이 선행되어야 그대로 실습이 가능한데, 그 파일을 만드는 것은 강의 초반이 아니라 후반에 배치되어 있습니다. 제 의견은, 1.hwp ~ 100.hwp 파일을 만들어 내는 부분을 앞에 배치하고, 설명에서는 "이 코드는 아직 안배운 내용이 포함 되므로, 이대로 실습해서 1.hwp ~ 100.hwp 를 만드는 게 부담스러운 학습자는 이 부분을 SKIP하고 진행하세요."라고 한다던가, 아울러, "만약 SKIP하고 진행하실 분들은 1.hwp ~ 100.hwp 파일이 들어 있는 압축파일(zip)을 다운로드 받아서 진행하시면 됩니다."라고 안내하면서, 해당 압축파일의 다운로드도 제공해 주시는 게 어떨까 합니다. ■ 개선의견 2 또 하나는, 작업 디렉토리의 강제 설정을 위한 코드 예시도 추가로 설명에 넣어 주셔도 좋을 거 같습니다. os.chdir(r"C:\Users\user\Desktop\반복작업") 파이참으로 실습 시 작업 디렉토리는 '반복작업' 폴더가 아닌 경우가 대부분으로 왕초보는 요걸로 또 막힐 수 있습니다. ■ 마치는 글 이미 잘 만들어 주신 강의이지만 왕초보의 더 매끄러운 이해를 위한 제안을 드리는 것이니, 꼭 반영하지는 않으셔도 되지만.. 왕초보는 이런 어려움도 있구나.. 정도로 이해해 주시면 감사하겠습니다. 간단한 것도 실행되면 큰 즐거움을 느끼면서 틈틈이 강의 따라하고 있습니다. 감사합니다.
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
반복문과 다양한 데이터 구조 활용2에서 58번 문제 질문 있습니다. 이렇게 작성해도 되나요? data = {'environment': ['환경','x'], 'company': ['회사','o'], 'government': ['정부, 정치','x'], 'face': ['얼굴','x']} eng = input("영어 단어를 입력하세요 : ") for item in data.keys() : if eng == item and data[item][1] == 'x' : data[item][1] = 'o' if data[item][1] == 'x' : print(item)
안녕하세요. 데이터 전처리 단계에서 target = train.pop('target') 타겟 처리하는 방법과 검증 데이터 분리 단계에서 이렇게 하는 방법 중에 어떤방법을 선택하던 결과에 영향이 없나요? 그리고 데이터 전처리 시에 target분리할 경우에 target 데이터가 수치형이나 범주형 상관 없이 데이터 전처리 전에 분리하면 되는건지요?
if timeMin is not None: if isinstance(timeMin, str): timeMin = datetime.strptime(timeMin, "%Y-%m-%d") timeMin -= timedelta(hours=9) url += f"&timeMin={timeMin.isoformat("T")}Z" 마지막 줄을 실행하면 원래 쌍따옴표 내 쌍따옴표라서 오류가 떠야 하는데, 영상에서는 오류가 없습니다. 반면 제 환경에서는 예상대로 오류가 발생했고, 혹시 몰라 강사님 코드 원본을 실행해 봐도 같은 오류가 발생했습니다. 오류 해결법이 아니라, 왜 영상에서는 해당 오류가 발생하지 않는지 궁금합니다!
안녕하세요 오늘 파인콘 관련 강의를 들었는데요. pc = Pinecone(api_key= pinecone_api_key) pc = Pinecone(api_key= pinecone_api_key) 이 부분 까지는 잘 되는데, database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index_name = index_name) 이 부분을 실행하면 진행이 되지 않습니다. 이런 메세지가 떠요.. gpt한테 물어봐서 아래와 같이 해서(제 환경에 맞게 수정함) 다시 돌려봤지만 결과적으로 마지막 database = PineconeVectorStore.from_documents(document_list, embedding, index_name = index_name) 여기서 같은 오류가 뜨네요 ㅠㅠ 이 경우는 어떻게 해야될까요 import pinecone from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings from langchain.docstore.document import Document from langchain.vectorstores import PineconeVectorStore # 1. Pinecone 초기화 pinecone.init(api_key="your-api-key", environment="us-west1-gcp") # 2. 인덱스 생성 또는 불러오기 index_name = "example-index" if index_name not in pinecone.list_indexes(): pinecone.create_index(index_name, dimension=1536) # 3. 임베딩 모델 설정 embedding = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="your-openai-api-key")
안녕하세요. 좋은 강의 감사합니다. 강의를 듣고 저도 word로 데이터를 가공해, 저만의 챗봇을 huggingface에 있는 모델을 사용해 만들어 streamlit에 띄우고 싶습니다. 그런데 streamlit에 띄우는 과정에서 계속 로딩이 오래걸리거나, 로컬과 달리 이상한 답변이 나오는 등 문제를 겪고 있습니다. 참고하면 좋을 만한 자료가 있을까요?
강의에 알려주신대로 따라서 하고 있는데 원핫인코딩 결과에 income category랑 card category만 뜨고 나머지 object컬럼(gender 등)은 뜨질 않습니다.. 뭐가 문제인지 알려주실 수 있을까요? #baseline(object컬럼 제거) cols = train.select_dtypes(include='object').columns # print(train.shape, test.shape) # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols,axis=1) # print(train.shape, test.shape) # 라벨인코딩 # from sklearn.preprocessing import LabelEncoder # for col in cols: # le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit_transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) # train.head() # onehot 인코딩 pd.get_dummies(train, columns=cols) 마지막에 8101 rows × 39 columns 라고 뜨는데 그냥 표시만 안 된건가요?
데코레이터 수업을 듣고 있는데요. @login_required 를 사용하면 비로그인시 로그인페이지로 로그인시 next가 hello_world로 지정되어 hello_world로 가게되는데요. login_required 데코레이터를 보면 redirect_field_name login_url 두 값을 받고 있던데, 이 두 값이 로그인 성공시/비로그인시 가게되는 방향을 명시하는거 같은데, 아무것도 명시안했을때 어디를 바라보는지에 대한 설정은 무엇을 참조하는것인가요??
안녕하세요. 강의를 듣고 혼자 프로젝트 해보고있는데 왜인지 원인을 모르겠는 오류가 생겨서 여쭤봅니다. 프로젝트를 uvicorn main:app --reload 명령어로 실행하면 무수히많은 에러 스택과 함께 아래와 같은 에러가 발생하는데요. pydantic.errors.PydanticUndefinedAnnotation: name 'Optional' is not defined Pydantic에서 에러가 나는 것 같은데, 저는 Optional을 사용하지 않고, None으로 사용하고 있는데 있는데 왜 이러는걸까요?
안녕하세요! 우선 저는 현재 윈도우 사용중이고요, 그런 의미에서 꾸역꾸역 3강을 거의 끝나가는 시점입니다~ 처음엔 쥬피터로 했는데, 커널이 계속 죽는 이슈로.. 코랩 엔터프라이즈로 돌리는 중입니다. 쥬피터를 활용해서 가상환경으로 하고 싶었는데 실패해서 결국 base에서 구동했어요ㅠㅠ 커널 죽는것도 이거 때문인가 싶기도하고.. 가상환경이 필수인건가요? 잘 돌아가면 일단 한숨 돌려도 되는거죠..? + vscode랑 쥬피터 연동하면 선생님처럼 .env파일을 쉽게 만들 수 있는건가요? 아님 pyenv한정 가능한 건가요? 저도 vscode로 쥬피터 연동까진 됐는데 .env파일 생성에서 막혀서 그냥 웹에서 돌리고 있었습니다 그마저 커널 이슈로 gcp로 돌렸지만.. ++ Open-AI 대신 gemini를 사용하는건 어떻게 생각하시나요? 본 강의에는 부적합한가요? 구글 크래딧이 있어서 이걸 활용하고 싶은데 꽤 장벽에 부딪히는거(가령 tiktoken이 안된다든지 ) 같은데 이게 제가 잘 몰라서 그런건지 보통 그런건지 모르겠네요. +++ 원래 정말 환경 얘기만 여쭤보려고했는데 적다보니 그동안 몰랐던거를 다 여쭤보게 됐네요.. 강의 잘 듣고 있습니다! 감사합니다~
Cannot install -r requirements.txt (line 5) and requests==2.28.2 because these package versions have conflicting dependencies. 에러가 발생합니다. github 저장소의 requirements.txt를 확인해 주시면 감사드리겠습니다. 2.26.0 버전 설치도 문제가 되네요. poetry로 변경하는데도 의존성 문제는 해결이 안되고 에러가 여전히 발생합니다. 파이썬 버전이 3.12인데 혹시 파이썬 버전이 문제가 될까요? 파이썬 버전이 현재 3.13이 나왔는데.. 아임포트의 해당 패키지는 2021이 마지막 업데이트였고 이후 업데이트가 없는데... 계속 업데이트되는 django와 python 버전이 문제가 될 수 있는건지도 걱정이 되네요.. 개별로 하나씩 패키지를 설치하면 requests가 설치되는것 같네요.. 그런데 requirements.txt를 pip으로 설치하면 호환성 에러가 그대로 발생합니다. 물론 poetry로는 개별 설치가 안됩니다. 정말 이상하네요. 혹시 문제가 무엇인지 확인을 하시게 되면 말씀 남겨 주시면 감사드리겠습니다.
