- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 강사님sklearn.dataset의 fetch_20newsgroups의 데이터로드가 너무 오래걸리고 있어요.그래서 소스코드를 봤는데 계속 로드를 못하고 있는 것 같아요. 혹시 문제가 뭘까요?

 안녕하세요, minimum 샘플 사이즈 정하는 부분에서 질문드립니다.online 플랫폼의 경우 base-metric과 expected-metric에 CVR, CTR 이 적용이 가능한데offline 매장 같은 경우는 base-metric과 expected-metric이 매출이 될 것 같은데맞을까요? (프로모션, 캠페인은 아니고, 추가 제품공급 (다각화) 입니다) 계산해보면 p=(p1+p2)/2, variance = p(1-p) 공식에 적용해서 계산해보면매출 5% 상승으로 잡고 정규화해서 1.0 과 1.05으로 할경우계속 n 값이 마이너스 값이 나오네요. 다른 방식으로 적용해야될까요?문의드립니다.감사합니다. 

안녕하십니까. 강의를 들으면서 실습 중 에러가 발생했는데 해결하지 못하고 있습니다.이 셀을 실행했을 때 이런 에러가 발생하고있습니다.혼자 찾아보다가 어려워서 gpt한테 물어보니scipy 1.7.3 으로 다운그레이드scikit-learn 최신버전으로 업그레이드Scikit-learn 및 Scipy 호환 버전 설정코드에서 asmatrix를 numpy.asarray로 대체새로운 가상환경 생성등 5가지의 방법을 알려줬습니다.1, 2, 3번은 현재 사용하고있는 버전과 같아서 넘기고 4, 5번의 방법으로 하는게 맞는지 여쭤보고싶습니다. 아니면 현재 파이썬 3.10 버전을 사용중인데 3.9버전으로 다운그레이드를 하는게 나은지 모르겠습니다.

 9장 추천시스템부터 듣고있는데 전에는 1.0.2버전 설치했다가 강의 들으면서 따라하는 도중 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 가 임포트 안되는 오류가 계속되어서 scikit-learn 삭제 > 버전 지정 안하고 다시 설치 > 정상 작동 에러가 사라져서 좋긴하지만 다른 질문들을 찾아보니 버전은 강의대로 따라가는게 좋다고 하셔서 1.6.0 버전 사용여부 여쭤봅니다.

안녕하세요 , 항상 고생많으십니다.다름이 아니라 , hyperopt 마지막 실습 중에 다음의 코드에서 오류가 발생합니다. hyperopt version도 실습과 같은데, 왜 이런 오류가 발생하는지 몰라서 질문드립니다.from hyperopt import fmin, tpe, Trials trial_val = Trials() best = fmin(fn=objective_func, space=xgb_search_space, algo=tpe.suggest, max_evals=50, # 최대 반복 횟수를 지정합니다. trials=trial_val, rstate=np.random.default_rng(seed=9)) print('best:', best)오류문 --------------------------------------------------------------------------- AllTrialsFailed Traceback (most recent call last) Cell In[21], line 4 1 from hyperopt import fmin, tpe, Trials 3 trial_val = Trials() ----> 4 best = fmin(fn=objective_func, 5 space=xgb_search_space, 6 algo=tpe.suggest, 7 max_evals=50, # 최대 반복 횟수를 지정합니다. 8 trials=trial_val, rstate=np.random.default_rng(seed=9)) 9 print('best:', best) File ~\anaconda3\envs\sklearn_env\lib\site-packages\hyperopt\fmin.py:540, in fmin(fn, space, algo, max_evals, timeout, loss_threshold, trials, rstate, allow_trials_fmin, pass_expr_memo_ctrl, catch_eval_exceptions, verbose, return_argmin, points_to_evaluate, max_queue_len, show_progressbar, early_stop_fn, trials_save_file) 537 fn = __objective_fmin_wrapper(fn) 539 if allow_trials_fmin and hasattr(trials, "fmin"): --> 540 return trials.fmin( 541 fn, 542 space, 543 algo=algo, 544 max_evals=max_evals, 545 timeout=timeout, 546 loss_threshold=loss_threshold, 547 max_queue_len=max_queue_len, 548 rstate=rstate, 549 pass_expr_memo_ctrl=pass_expr_memo_ctrl, 550 verbose=verbose, 551 catch_eval_exceptions=catch_eval_exceptions, 552 return_argmin=return_argmin, 553 show_progressbar=show_progressbar, 554 early_stop_fn=early_stop_fn, 555 trials_save_file=trials_save_file, 556 ) 558 if trials is None: 559 if os.path.exists(trials_save_file): File ~\anaconda3\envs\sklearn_env\lib\site-packages\hyperopt\base.py:671, in Trials.fmin(self, fn, space, algo, max_evals, timeout, loss_threshold, max_queue_len, rstate, verbose, pass_expr_memo_ctrl, catch_eval_exceptions, return_argmin, show_progressbar, early_stop_fn, trials_save_file) 666 # -- Stop-gap implementation! 667 # fmin should have been a Trials method in the first place 668 # but for now it's still sitting in another file. 669 from .fmin import fmin --> 671 return fmin( 672 fn, 673 space, 674 algo=algo, 675 max_evals=max_evals, 676 timeout=timeout, 677 loss_threshold=loss_threshold, 678 trials=self, 679 rstate=rstate, 680 verbose=verbose, 681 max_queue_len=max_queue_len, 682 allow_trials_fmin=False, # -- prevent recursion 683 pass_expr_memo_ctrl=pass_expr_memo_ctrl, 684 catch_eval_exceptions=catch_eval_exceptions, 685 return_argmin=return_argmin, 686 show_progressbar=show_progressbar, 687 early_stop_fn=early_stop_fn, 688 trials_save_file=trials_save_file, 689 ) File ~\anaconda3\envs\sklearn_env\lib\site-packages\hyperopt\fmin.py:593, in fmin(fn, space, algo, max_evals, timeout, loss_threshold, trials, rstate, allow_trials_fmin, pass_expr_memo_ctrl, catch_eval_exceptions, verbose, return_argmin, points_to_evaluate, max_queue_len, show_progressbar, early_stop_fn, trials_save_file) 589 if len(trials.trials) == 0: 590 raise Exception( 591 "There are no evaluation tasks, cannot return argmin of task losses." 592 ) --> 593 return trials.argmin 594 if len(trials) > 0: 595 # Only if there are some successful trail runs, return the best point in 596 # the evaluation space 597 return space_eval(space, trials.argmin) File ~\anaconda3\envs\sklearn_env\lib\site-packages\hyperopt\base.py:620, in Trials.argmin(self) 618 @property 619 def argmin(self): --> 620 best_trial = self.best_trial 621 vals = best_trial["misc"]["vals"] 622 # unpack the one-element lists to values 623 # and skip over the 0-element lists File ~\anaconda3\envs\sklearn_env\lib\site-packages\hyperopt\base.py:611, in Trials.best_trial(self) 605 candidates = [ 606 t 607 for t in self.trials 608 if t["result"]["status"] == STATUS_OK and not np.isnan(t["result"]["loss"]) 609 ] 610 if not candidates: --> 611 raise AllTrialsFailed 612 losses = [float(t["result"]["loss"]) for t in candidates] 613 if len(losses) == 0: AllTrialsFailed:

안녕하세요 강사님강의 교안 파일 요청 드립니다. hyeyum@humanartmuseum.com 감사합니다.

안녕하세요좋은 강의 감사드립니다! a/b test 에서 minimum sample 사이즈를 구한 뒤 period calculation 단계에서 질문 있어서 문의드립니다. 강의 듣던 중에 다른 a/b 테스트 유튜브 강의를 보게 되었는데요. 제가 이강의에서 배운바로는 예를들어minimum sample size가 5,000명이고1) daily user: 300명2) required days는 약 17.7일이 될거구요3) # of test group은 A,B 2그룹이라고 할때최소 period는 17.7 * 2개그룹 = 35.5일로 계산하는 걸로 이해했는데요. 해당 유튜브 강의에서는 A, B그룹의 테스트가 동시에 진행하는 것을 추천한다고 하더라구요.이 경우는 35.5일이 아닌 A, B그룹 동시에 진행하니 17.7일이 될수 있는건가요?상황에 따라 다른건지어떤게 맞는건지 해깔리네요..문의드립니다. 

안녕하세요 강사님! 해당 강의에서 주피터로 코딩을 하는 것 같은데혹시 주피터노트북 대신 코랩으로 실습을 진행해도 문제 없을까요?

안녕하세요.현재 graphviz 버전이 12.2.1까지 나와있는데, 이 버전을 다운 받아도 문제 없이 수업 진행이 가능 한 건가요?

안녕하세요, 좋은 강의 감사합니다.결과정리해서 해석해주시는 부분에서 질문이 있습니다.App상에서 Buy CVR 을 구할때 raw data는 어떻게 확보되는건가요? 보통의 케이스에서 클릭이력, 시간 등 database에 저장되게 하여 분석하게되는지 궁금합니다. 정렬 필터 변경이 구매전환율(Buy CVR)에 미치는 영향을 측정하기 위해 사용하시는 특정 분석 도구가 있나요? Google analytics와 같은 별도의 툴을 사용하게 되는지 궁금합니다.

안녕하세요. 선생님의 강의로 머신러닝 및 딥러닝에 관심을 갖게 되었습니다.다름이 아니고, CIFAR100 dataset에 대해서 VGGNet이라는 모델을 이용해 훈련을 시켜보고 있는데,제가 궁금한 것은 Softmax의 Input의 정밀도를 어디까지 유지하면 모델이 잘 학습될 수 있을까?입니다. 아래의 코드는 training부분입니다. 첫 번째 사진처럼 모델을 훈련시키는데, model(images)를 통해 나온 실제 output을 이용하면 모델이 잘 학습이 되는데 (마지막 epoch의 validation accuracy 55, Top-5 Test Accuracy 80%정도), 이 output을 rounding을 하면 소숫점 아래 20째자리까지 반올림을 해서 높은 정밀도를 유지해도 모델 학습이 아예 되지 않는 (모든 epoch가 끝나도 Validation Accuracy가 1%남짓) 문제가 발생합니다. 이러한 문제가 왜 발생하는지, 어떻게 하면 해결할 수 있을지또 제가 궁금한 Softmax layer에서 요구하는 최소 Input 정밀도에 대해 다른 방법으로 측정할 수 있을지 궁금합니다 ㅠㅠ감사합니다  

고정된 베타값이 0.2라는 건가요, 0.8이라는 건가요?앞에서는 0.2였다가 뒤에서는 0.8이라 무슨말인지 헷갈려요 ㅜ

안녕하세요. 강사님의 인공지능 기초수학 수강중인 수강생입니다. 교제는 구매 했는데. 혹시 강의 중 사용하시는 교안 제공 가능하실까요?가능하시다면 lseungw@gmail.com 으로 부탁드립니다.

 P(BnC) = P(B)P(C|B)에서 양변에 Conditioning하면 왜 식 1.7이 유도되는지 궁금합니다. 책 앞에도 저 내용에 대한 설명이 없는 것 같네요..

안녕하십니까 선생님..!여쭤볼꼐 있어 질문드립니다.신용카드 사기검출 데이터셋에서card_df = pd.read_csv('creditcard.csv') < 데이터 프레임을 불러왓고df_copy = df.copy() 라고 해서 분석을 진행하는데df_copy = card_df.copy() = df.copy() 인 건가요 ??어떻게 df.copy가 card_df로 인식하는지 궁금합니다..!

안녕하세요 선생님 분류실습2 섹터에서 학습하다가 궁금한 것이 생겨 질문합니다.전체 로직에서 학습과 테스트 데이터셋으로 먼저 분할을 해준 뒤 전처리를 수행하는 것이 아니라 왜전체 데이터셋에 전처리를 적용시킨 뒤에 학습과 테스트 데이터셋으로 분할이 되었는지 궁금합니다.일반적인 상황에서 어떤 순서가 맞는 것인지 아니면 선생님만의 기준이 있는 것인지 궁금합니다.

안녕하세요 선생님 !분류에서 샘플링 기법을 배웠는데from imblearn.over_sampling import SMOTEsmote = SMOTE(random_state=0) 회귀문제에서도 smote 기법같은게 있을까요 ?!강의 교육 전 먼저 질문드립니다 ㅠ..!  

안녕하세요 위와 같이 코드를 실행하면 아래와 같이 에러가 뜨네요 ㅠ 집에선 잘됬던거 같은데회사에서 똑같이 하니 왜그런건지 ..!..ㅠ 

안녕하세요 ! 혹시 분류까지 강의 듣고회귀 생략하고 군집화로 넘어가도내용 이해에 상관이 없을까요 ?!회귀도 실무에서 잘 쓰이긴한데 , 군집쪽을 먼저 듣고싶어서 여쭤봅니다 !

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