강의에서는 ListingYear 로 된 부분이 있는데, 이 부분을 ListingDate로 변경해야 출력이 됩니다. (>> KRX의 index가 이름이 변경되서 그런 것 같네요)

- 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. 선생님 3.3 네이버금융 개별종목 수집 강의 중 파일 자동 저장 코드 에서 저장할 디록토리를 지정하는 방법 있을까요? 수동으로 저장할때 보통 df.to_csv("../data/test.csv") 이런식으로 저장디렉토리에 저장 하는데 변수로된 파일명을 ""안에 입력하니 에러가 나서 다른 방법이 있는지요? 항상 강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다.

5.2강의에서 마지막에 내주신 과제 답이 뭔가요?  if구문을 활용하여 짝수 골라내는 코드 답이 뭔가요 밑에와 같이 했습니다. 맞나요..? for v in range(50,100):     if v%2==0:         print(v)

???만 나와가지고.. 어떤 걸 살펴보면 될까요??

안녕하세요 선생님! 9분쯤에 컬럼순서 바꾸려고 리스트해서 하는건 이해하고,  value값도 변하지 않는거 까지는 알겠습니다!  근데 iso2를 삭제하고 1번자리에 다시 넣었는데 value값도 그대로 온거면 value값은 iso2라는 컬럼에저장되어있기에 자동으로 오는건가요? 그래서 cols.insest(1, 'iso2') 해야 iso2값이 그래도 오지 여기서 컬럼명을 바꾸고싶다고 다른걸 넣으면 value값은 안따라오는건가요?

안녕하십니까, 현재 RetinaNet을 구현해보고자 Retitanet paper를 읽고 케라스 공식홈페이지의 Retinanet 예시 코드(https://keras.io/examples/vision/retinanet/#implementing-smooth-l1-loss-and-focal-loss-as-keras-custom-losses) 를 이해하고자 하는데 제가 전반적인 흐름을 이해하질 못하고 있습니다. 본 강의에 있는 Fast RCNN 파트에서, 예측 박스가 Ground Truth 좌표값을 따라가는 것이 아닌 Anchor Box 중에서 Ground Truth와 IOU 높은 Positive Anchor Box를 따라간다고 하였습니다. 그렇다면 1. RetinaNet이 작동하기 전 과정이, 우서적으로 Anchor box들 생성하고 그 중에서 Ground Truth와의 IoU>= 0.5인 Positive Anchor Box 찾기 가 맞는지요. 2. 그리고 RetinaNet 구조를 보면 FPN 에서 나온 P3 ~ P7(Retinanet paper 기준) feature map을 class subnet과 box subnet으로 각각 들어가게 되고, 위 케라스 공식 홈페이지 예제 코드  이때, box subnet의 결과값이 W x H x (4 x 9) 꼴인데, Positive Anchor Box의 좌표는 (x, y, w, h)로 4개인데 어떻게 regression 계산이 되는지 궁금합니다. class subnet에 들어가게 되면 W x H x (num_classes  x 9)  꼴의 결과값이 나오는데, 이는 2번질문과 마찬가지로 class labeling은 0,1,2,...과같은 정수형이거나 벡터형으로 나타날텐데 어떻게 regression 계산이 되는지 궁금합니다. 3. 또한, Positive Anchor Box를 제외한 나머지 Anchor Box들은 결국에는 직접적인 학습에 사용되지 않는 것인지요? 만약 사용된다면 Negative Anchor Box(IoU < 0.4)와 Ignorance Anchor Box(0.4 <= IoU < 0.5)가 어떤식으로 사용되는 지에 대해 설명 부탁드립니다. 4. 또한, 한 이미지에 서로 다른 객체가 2개 이상일 때, feature map이 class subnet에 들어가서 도출된 결과값( (num_classes) X 9)이 어떤 방식으로 해당 객체의 레이블과 대응하여 학습되는지 궁금합니다. 예를 들어, 사과(0), 고양이(1), 강아지(3) 클래스가 3개인 데이터셋에서, 사과(0)와 고양이(1)가 존재하는 특정 이미지를 RetinaNet에 training시키게 되면, P3 ~ P7의 feature map이 class subnet으로 들어가서 W x H x (3 x 9)꼴의 결괏값이 나올텐데, 이때 해당 결괏값이 사과(0)인지, 고양이(1)인지 어떤 값이 대응하여 학습해야할 지에 대해서 알 수가 없어 이렇게 질문드립니다. 대략적인 이론을 알고 있다고 생각하여 직접 코딩을 하려했지만, 막막하여 keras 예제를 통해 역으로 이론을 이해하려 시도했습니다. 하지만 코드 자체가 이해가 되질 않고, 어떤 식으로 데이터가 흘러가지는에 대해서도 파악할 수가 없었습니다.. 혼자서 해결해보려 했으나 며칠동안 해결되지 않고 오히려 이해가 되지 않는 부분이 많아져서 이렇게나마 질문을 드립니다...

안녕하세요, 예제 5번을 다음과 같이 실행했는데 아래와 같이 한줄 띄우고 써집니다. 혹시 제가 파이썬 버전이 3.9.2 라 그런걸까요.

선생님 안녕하세요. 제공해주신 blog_abtest.py파일을 실행하니 다음 사진처럼 실행이 안되네요 ㅠㅠ 수업 듣는 중 제 것이 안되길래, 선생님의 파일을 그대로 실행했는데도 이런 현상이 발생했습니다. 구글링으로도 답을 찾기 힘든데, 어떻게 해야 해결가능할까요?

LightGBM을 실행시키면 계속 커널이 죽는다고 뜨는데 해결방법을 모르겠습니다ㅠㅠㅠ 맥북이용자입니다ㅠㅠ

안녕하세요. 마지막 예제8번 강의 설명이 잘 이해가 안 되는데, 코드 해석좀 다시 부탁드립니다. a = ['foo', 'bar', 'baz'] while True:     if not a:         break     print(a.pop())

안녕하세요 강의 너무나 잘 듣고 있습니다. 정말 감사드립니다. mask를 학습하는 부분에서 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 1. RPN에서 예측해준 바운딩 박스를 align한 최종 14x14x80 feature를 대상으로 mask 를 각 그리드별로 클래스가 positive냐 negative인가만 분류하는 것으로 이해했는데요, 이를 학습하려면  실제 이미지의 각 ground truth box를 14x14로 맞추고 각 그리드의 80개 채널들에  정답을 넣어준 후에  두 14x14x80의  cross entrophy 로 back prop하면 되는 것으로 이해했는데 맞나요? 2. 1번에 대한 이해가 맞다면, 이렇게 해서 나온 3개의 예측값, a.클래스 예측값 b.바운딩 박스 좌표 예측값 c.14x14크기의 마스크 예측 들을 이용해서  14x14크기의 마스크를 예측된 바운딩 박스 좌표 크기에 맞게 resize하고 거기에맞게 마스크값도 할당하고 이를 실제 이미지에 덮어씌운다. 이렇게 하면 바운딩 박스를 그리는 것과 함께 바운딩 박스안에 해당하는 클래스부분 픽셀만 다른 컬러로 구분할 수 있다. 이런식으로 이해했는데, 잘못 이해한 부분이 있다면 지적 부탁드립니다. 감사합니다.

강사님 항상 유익한 강의해주셔서 정말 감사드립니다! 다름이 아니라 blog_abtest.py 파일을 실행하면 터미널에 아래와 같이 'No module named blog_abtest'라는 문구가 뜨면서 실행이 되지 않습니다. 뭐가 문제인지 찾아봐도 잘 모르겠어서 질문을 남기게 되었습니다ㅠㅠ 항상 좋은 강의 감사합니다!

  @app.route("/first/<username>") def get_first(username):     return "<h3>Hello"+username+"!</h3>" 여기서 어떻게 @app.route("/first/<username>") 이 <username>은 문자열인데 문자열안을 변수처럼 받아들일수가 있는지 이해가 되지가 않습니다..ㅠㅠ 강의와 관련있는 질문을 남겨주세요.• 강의와 관련이 없는 질문은 지식공유자가 답변하지 않을 수 있습니다. (사적 상담, 컨설팅, 과제 풀이 등)• 질문을 남기기 전, 비슷한 내용을 질문한 수강생이 있는지 먼저 검색을 해주세요. (중복 질문을 자제해주세요.)• 서비스 운영 관련 질문은 인프런 우측 하단 ‘문의하기’를 이용해주세요. (영상 재생 문제, 사이트 버그, 강의 환불 등) 질문 전달에도 요령이 필요합니다.• 지식공유자가 질문을 좀 더 쉽게 확인할 수 있게 도와주세요.• 강의실 페이지(/lecture) 에서 '질문하기'를 이용해주시면 질문과 연관된 수업 영상 제목이 함께 등록됩니다.• 강의 대시보드에서 질문을 남길 경우, 관련 섹션 및 수업 제목을 기재해주세요. • 수업 특정 구간에 대한 질문은 꼭 영상 타임코드를 남겨주세요! 구체적인 질문일수록 명확한 답을 받을 수 있어요.• 질문 제목은 핵심 키워드를 포함해 간결하게 적어주세요.• 질문 내용은 자세하게 적어주시되, 지식공유자가 답변할 수 있도록 구체적으로 남겨주세요.• 정확한 질문 내용과 함께 코드를 적어주시거나, 캡쳐 이미지를 첨부하면 더욱 좋습니다. 기본적인 예의를 지켜주세요.• 정중한 의견 및 문의 제시, 감사 인사 등의 커뮤니케이션은 더 나은 강의를 위한 기틀이 됩니다. • 질문이 있을 때에는 강의를 만든 지식공유자에 대한 기본적인 예의를 꼭 지켜주세요. • 반말, 욕설, 과격한 표현 등 지식공유자를 불쾌하게 할 수 있는 내용은 스팸 처리 등 제재를 가할 수 있습니다. 

안녕하세요, 궁금한 점이있어서 질문드립니다. 2,3 1,4 3,5 4,6 5,7 로 정렬하여 찾는다 는 것 까진 이해했는데, 1,4 부터 탐색 3,5 부터 탐색 ... 같은 경우를 하지 않아도 되는 이유가 무엇인지 알수있을까요?

# 타입 출력까지는 괜찮은데, # 형 변환부터 출력할 때 오류가 떠요 ㅠㅠㅠㅠㅠ 왜 그런걸까요? 

안녕하세요   좋은강의 잘 듣고있습니다. 실습중에 4-7-3, 4-7-6 모두  datareader 관련해서 모듈이 존재하지 않는다고 에러가 발생해서  새로 공유해주신 소스코드로 실행을해도 다음과 같이 에러가 발생합니다. Traceback (most recent call last):   File "pandas_datareader.py", line 4, in <module>     import FinanceDataReader as fdr   File "C:\Users\eleste\anaconda3\envs\section2\lib\site-packages\FinanceDataReader\__init__.py", line 1, in <module>     from .data import (DataReader)   File "C:\Users\eleste\anaconda3\envs\section2\lib\site-packages\FinanceDataReader\data.py", line 1, in <module>     from FinanceDataReader.investing.data import (InvestingDailyReader)   File "C:\Users\eleste\anaconda3\envs\section2\lib\site-packages\FinanceDataReader\investing\data.py", line 32     raise ValueError(f"Symbol('{symbol}') not found")                                                    ^ SyntaxError: invalid syntax 이유가 무엇인지 답변주시면 감사합니다.

이렇게 뜨는데 어떡해야 하나요? import 문제인거 같은데

그전까진 잘됬는데 next url 사용한뒤 글 작성을 누르면 GET /login?next_url=http%3A%2F%2Flocalhost%3A5000%2Fwrite HTTP/1.1" 302 - GET /login?next_url=http%3A%2F%2Flocalhost%3A5000%2Flogin%3Fnext_url%3Dhttp%253A%252F%252Flocalhost%253A5000%252Fwrite HTTP/1.1" 302 - 이런식으로 next url 리디렉션 무한루프에 빠집니다 해결좀 부탁드립니다 , 코드는 아무리봐도 강좌랑 크게 차이가 없어 보이는듯한데

안녕하세요. 생짜 초보, 문과 수강생입니다. 7강 6분28초 경에 수업자료를 다운받아서 쥬피터 노트북 파일로 옮기라고 하셨는데...  다운받은 파일이 맞는지 모르겠어요. 쥬피터 노트북으로 이동이 잘 안 되고, 이동을 했는데 강의에서 보이는 화면이 아닌 엉뚱한 화면이 나옵니다. 관련 화면 첨부합니다. 겨우 여기까지 왔는데... 더 못 가고 있습니다. ㅠㅠ  

map 함수에서 수업에 응용해서 abs(x) > 1로 하니깐 밑에 람다식에서는 값이 그대로 나오는데 위의 식에서는 숫자가 아닌 False, True로 이루어진 값만 나옵니다. 왜 그렇게 나오는지 이해가 안됩니다.