안녕하세요.미리보기 강의 수강 후 결제해서 듣고 있는데,미리보기에서 완강했던 강의들이 결제 후에보니 해당강의 완료가 안되있어서, AI퀴즈를 풀수가 없내요. 방법 없을까요?

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 augmentation을 설명하는 부분에 아래 경로가 사라진 것 같아 말씀드립니다!https://www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2020/03/033120_HT_covid-cat_feat-1028x579.jpg

3.x가 아니라 2.x로 실습하는 이유가 있나요?둘 사이에 차이가 큰 가요? 코랩 파이썬이 3.12로 업그레이드 되어서 설치가 잘 되지 않습니다.mmcv-full 설치에서 텍스트 입력 칸이 생기고 여기서 진행이 안됩니다.

챌린지 시작일에 바빠서 확인이 늦었습니다. 강의 수강 쿠폰 다시 발급 가능할까요?인프런이 익숙치 않아 강의와 챌린지를 동일하게 생각하고 있었습니다.'대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!' 도 같은 문제로 강의를 못 듣고 있습니다. 번거로우시겠지만 재 발급 부탁드립니다.

안녕하세요. 해당 강의 잘 들었습니다.예측치의 정확도에 대한 의견을 여쭈어보고 싶습니다.강의에서 보면 AI에서 90%가 넘으면 정확도가 높은거라고 하셨지만. 시계열 데이터의 특성상 7일후의 데이터를 예측하지 않고, 오늘 주가를 그냥 사용해도 정확도를 계산해 보면 90%가 넘는 경우가 많습니다.예를 들어 경제 지표로 학습을 수행하지 않고도, +7일후의 예측값에 오늘 주가를 넣어 Accuracy를 구해 보면, 오라클의 경우 97%가 나옵니다. 반면 Transformer를 이용하여 학습한 경우 정확도가 94%입니다.이런 상황이라면 과연 AI의 학습을 통한 주가 예측이 어떤 의미를 가지는지 잘 모르겠습니다.다양한 경제 데이터를 API를 통해 수집하거나 Transformer를 이용하여 학습하는 형태의 기본 골자를 익혀서 좋은 경험이었으나.정확한 주가 예측을 위해 여러가지 개선이 있어야 할것 같습니다.경제 지표와 더불어 주가 데이터를 캔들로 표현하고 급등 패턴을 학습하는 것은 어떻게 생각 하시나요? 현재 다른 예측 프로그램은 어떤 방식을 사용하는지 궁금합니다.

안녕하세요. LLM 챌린지만 신경쓰다가 <대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!>와 <머신러닝, 핵심만 빠르게!>의 쿠폰 등록을 놓치고 말았습니다. 바보같은 실수네요. 다시 등록을 해주실 수 있으실까요? 감사합니다.

섹션 4가 5, 6장인데 실제 6장은 섹션 5에 들어가 있네요 그리고 섹션 5가 7, 8장인데 8장은 커리큘럼에 존재하지 않습니다. 확인 부탁드려요

train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = data.iloc[:train_size] test_data = data.iloc[train_size:] 훈련과 테스트 8:2로 잘 나누고for i in range(lookback, len(data_scaled) - forecast_horizon):이렇게 돌리면 그냥 전체 데이터를 학습한거 아닌가요? 결국 안나누고 학습한 것 같은데, 그럼 이 프로젝트는 그냥 데이터를 모두 학습한거죠?LR 버전으로 리팩토링해서 돌려보고 있는데 과적합뜨는 것 보니까 그냥 완전 똑같이 나오더라구요.

안녕하세요 이메일로 강의코드 요청드립니다.roadtoserenity3@gmail.com감사합니다

전자책은 정정 업데이트 해주시는건가요?지금은 안되어 있네요

안녕하세요 강사님, 좋은 강의 감사히 듣고 있습니다. 다름이 아니라, old colab에서 new kaggle로 수정 후 실습을 하는 과정에서 faster rcnn의 mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 파일을 실행하고 있었습니다.다음의 코드에서 동일한 에러가 발생합니다.중간에 학습을 하는 코드train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 와테스트셋을 평가하는 코드metric = dataset.evaluate(outputs, metric='bbox')를 실행한 결과, 다음의 에러코드가 출력됩니다.--> 314 res.dataset['info'] = copy.deepcopy(self.dataset['info']) 315 res.dataset['images'] = [img for img in self.dataset['images']] 316 KeyError: 'info'제가 열심히 검색하며 추가 조사를 해본 결과,epoch를 기본으로 설정한 12회를 다 돌고 나서 bbox를 evaluate하는 과정에서 에러가 나는 것 같습니다.annotation파일들인 train.json 파일과 test.json파일에 info의 키가 없어서 에러가 발생한 것 같다... 라는 결론에 이르렀는데 강사님께서 보시기에 무엇이 문제인지 궁금하여 질문드립니다.궁극적으로 해결을... 어떻게 할지도 고민이 좀 많이 됩니다.PS. 구글 서치와 챗지피티 프롬프트 질문 결과, 에러의 원인은 mmdetection >= 2.28.0 버전에서 pycocotools 2.0.x 이상을 사용할 때 이 오류가 보인다는 의견이 있었고pycocotools는 내부적으로 딥카피(copy.deepcopy(self.dataset['info']))를 사용하기 때문에, 필드 누락이 바로 Error로 이어지지 않았나... 까지 찾았습니다.

첼린지를 처음하다보니 쿠폰기간을 놓쳤습니다. 메일로 다시 보내주실수 없는지 문의드립니다. 번거롭게해서 죄송합니다. 머신러닝과 대규모 언어모델 둘다 신청했습니다.

첼린지를 처음하다보니 쿠폰기간을 놓쳤습니다. 메일로 다시 보내주실수 없는지 문의드립니다. 번거롭게해서 죄송합니다.

주피터 실행 명령어 부분에서 동일하게 명령어를 실행했는데, PATH부터 HOME까지 여러 설정 정보들이 출력된 후 다시 터미널로 돌아옵니다. docker ps를 해보면 실행중인 컨테이너는 없고, 생성되었다가 바로 종료되는 것으로 보입니다. 왜 그런걸까요? 이미지 버전은 v163입니다.추가로 명령어 부분에 /bin/bash -c "jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --no-browser" 를 추가해보았는데요. 이때도 open browser를 클릭하면 localhost로만 연결되며 제대로된 화면이 나오지 않고 있습니다. 로그를 보니 여러번 redirect 되더라구요. 토큰 인증이 되어있지 않다고 나와있는 것 같습니다. 아무튼 이 방법은 오픈 브라우저 요청은 뜨지만 강의처럼 클릭시 인증 화면이 뜨지 않고 있습니다.

안녕하세요. 해당 챌린지 자체에는 따로 강의 영상이 없는지 혹은 아직 업로드 전인지가 궁금합니다. 온라인 강의 7개는 다 수강한 상태입니다.

안녕하세요.LLM 관련 강의 잘 듣고 있습니다. 실무 적용에 많은 도움이 되고 있어 감사드립니다.강의 내용과 직접적인 연계는 아니지만, 강의를 듣는 중 궁금한 점이 생겨 문의드립니다.현재 문서 분류 강의를 들으며 생각해본 부분인데, LLM을 이용해 문서 분류가 가능한 것처럼, 퍼지 해시(Fuzzy Hashing)처럼 문서 간 유사도를 하나의 점수 형태(예: 0~100, 혹은 정규화된 점수 등)로 산출하는 것이 가능한지 궁금합니다.점수가 의미론적 유사도이든, 어떤 방식이든 상관없이, LLM이 두 문서를 입력받아 정량적 점수(Scoring Output)를 생성할 수 있는지 알고 싶습니다.만약 가능하다면, 어떤 방식으로 접근하는 것이 적절한지(예: 모델 형태, 프롬프트 전략, 파인튜닝 여부, 평가 기준 등), 방향성을 조언해주시면 도움이 될 것 같습니다.참고로 제가 언급한 퍼지 해시(Fuzzy Hashing)는 다음 개념을 의미합니다.퍼지 해시는 일반적인 해시 함수와 달리, 입력 데이터가 일부 변형되더라도 서로 유사한 해시 값을 생성하여 문서 또는 파일 유사도를 비교하기 위한 기술입니다.조언 주시면 감사하겠습니다.좋은 강의 계속 기대하겠습니다.감사합니다.

<머신러닝, 핵심만 빠르게!> 강의의 무료 쿠폰 발급 링크와 <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 강의의 50% 할인 쿠폰 발급 링크가 인프런에 등록된 이메일로 전달됩니다.이메일로 받지 못해서... 링크 부탁드립니다. 감사합니다. woong2241@naver.com

 <대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!> 강의의 무료 쿠폰 발급 링크와 <밑바닥부터 만들면서 배우는 LLM> 강의의 50% 할인 쿠폰 발급 링크가 인프런에 등록된 이메일로 전달됩니다.이메일로 링크가 없어서 문의드립니다.woong2241@naver.com 입니다. 확인부탁드립니다. 감사합니다^^!항상좋은강의감사합니다

 오영제 선생님 안녕하십니까?수준높은 강의 잘 듣고 있습니다.제공해 주신 소스중에030_IMDB_movie_reviews.ipynb에 있는 아래의 model 에서 파라미터 숫자를 설명해 주실수 있으신지요?Dense 쪽의 파라미터는 앞전 강의인 파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문 의 실습 - Neural Network을 이용한 Linear Regression - Boston 주택 가격 예측 에서 16분 경에서 설명해 주신대로 설명이 되는데 위쪽 부분은 잘 이해가 가지 않습니다. 죄송하지만 간략하게라도 파라미터 갯수와 왜 이렇게 되었는지 설명해 주시면 감사하겠습니다. 감사드립니다.   

안녕하세요 강사님.BERT 학습 파트와 관련하여 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 현재 IMDB 데이터를 활용한 긍/부정 분류 학습 과정만 구현되어 있는 것으로 보이는데, 혹시 MLM이나 NSP를 통한 BERT의 초기 pre-training 과정은 포함되어 있지 않은 것인지 궁금합니다.제가 혹시 놓친 부분이 있다면 죄송합니다. 확인 부탁드립니다. 감사합니다.