묻고 답해요

제공해주신 데이터링크에 들어가면 404가 뜨는데요?

해결됨

(UPDATED) Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능

제공해주신 데이터링크에 들어가면 404가 뜹니다. 확인부탁드립니다

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tf.data 를 이용한 shuffling and batch 구성 관련 문의

미해결

파이썬을 활용한 머신러닝 딥러닝 입문

좋은강의 감사합니다. tf.data 를 이용한 shuffling and batch 구성 관련 문의 드립니다. tf.data 를 이용한 shuffling and batch 구성하는 경우의 코드(아래코드)를 tf.data 를 이용한 shuffling and batch 구성하지 않는 경우로 변경하는 경우 아래코드를 어떻게 변경해야하나요? -아래- train_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_train_scaled, y_train_onehot))\ .shuffle(10000).batch(128) test_ds = tf.data.Dataset.from_tensor_slices((X_test_scaled, y_test_onehot)).batch(128) .. history = model.fit(train_ds, epochs=5, validation_data=test_ds) 답변부탁드립니다. 2024.3.9

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코드 자동완성 속도가 상당히 느린데 개선할 방법이 있을까요?

해결됨

(UPDATED) Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능

가령 item_similarity라는 변수를 칠 때 item까지만 치면 item으로 시작하는 변수들의 추천목록을 보여주는데 이 목록이 띄워지는 속도가 약 4초 정도 걸립니다. 강의영상에서 보면 타이핑을 하자마자 바로바로 뜨는 것을 확인할 수 있었는데 혹시 개선할만한 방안이 있을까요?

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ValueError: setting an array element with a sequence

해결됨

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아래 부분에서 불균일한 데이터임을 나타내는 에러가 발생하는데 이유를 못찾겠습니다. 전체 코드입니다. from inspect import Signature import os import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split ### 데이터 불러오기 및 필요한 함수 정의 ### # user 데이터 base_src = 'drive/MyDrive/RecoSys/Data' u_user_src = os.path.join(base_src, 'u.user') u_cols = ['user_id', 'age', 'sex', 'occupation', 'zip_code'] users = pd.read_csv(u_user_src, sep='|', names=u_cols, encoding='latin-1') users = users.set_index('user_id') u_item_src = os.path.join(base_src, 'u.item') i_cols = ['movie_id','title','release date','video release date', 'IMDB URL','unknown','Action','Adventure','Animation', 'Children\'s','Comedy','Crime','Documentary','Drama','Fantasy', 'Film-Noir','Horror','Musical','Mystery','Romance','Sci-Fi','Thriller','War','Western'] movies = pd.read_csv(u_item_src, sep='|', names=i_cols, encoding='latin-1') movies = movies.set_index('movie_id') u_data_src = os.path.join(base_src, 'u.data') r_cols = ['user_id', 'movie_id', 'rating', 'timestamp'] ratings = pd.read_csv(u_data_src, sep='\t', names=r_cols, encoding='latin-1') # 정확도(RMSE)를 계산하는 함수 def RMSE(y_true, y_pred): return np.sqrt(np.mean((np.array(y_true) - np.array(y_pred))**2)) # 유사집단의 크기를 미리 정하기 위해서 기존 score 함수에 neighbor_size 인자값 추가 def score(model, neighbor_size=0): id_pairs = zip(x_test['user_id'],x_test['movie_id']) # user_id와 movie_id 쌍을 만든다 y_pred = np.array([model(user, movie, neighbor_size) for (user, movie) in id_pairs]) y_true = np.array(x_test['rating']) return RMSE(y_true,y_pred) # 데이터셋 만들기 x = ratings.copy() y = ratings['user_id'] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.25, stratify=y) rating_matrix = x_train.pivot(index='user_id', columns='movie_id', values='rating') # 코사인 유사도 계산 # train set의 모든 가능한 사용자 pair의 cosine similarity 계산 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity matrix_dummy = rating_matrix.copy().fillna(0) user_similarity = cosine_similarity(matrix_dummy, matrix_dummy) user_similarity = pd.DataFrame(user_similarity, index=rating_matrix.index, columns=rating_matrix.index) ### 사용자 평가 경향을 고려한 함수 ### rating_mean = rating_matrix.mean(axis=1) rating_bias = (rating_matrix.T - rating_mean).T # 평점 평균에 대한 편차 ##################################### rating_binary_1 = np.array(rating_matrix > 0).astype(float) # 0 초과의 값이 있는 셀은 true, 나머지는 false로 rating_binary_2 = rating_binary_1.T counts = np.dot(rating_binary_1, rating_binary_2) counts = pd.DataFrame(counts, index=rating_matrix.index, columns=rating_matrix.index).fillna(0) def CF_knn_bias_sig(user_id, movie_id, neighbor_size=0): if movie_id in rating_bias: sim_scores = user_similarity[user_id].copy() movie_ratings = rating_bias[movie_id].copy() no_rating = movie_ratings.isnull() # 평가가 없는 common_counts = counts[user_id] # 주어진 user_id를 기준으로 다른 user들과 공통으로 평가한 영화의 개수들을 담은 배열 low_significance = common_counts < SIG_LEVEL # 공통 평가한 영화 개수가 미리 정해진 level보다 낮은 사용자에 대해 false 처리 none_rating_idx = movie_ratings[no_rating | low_significance].index # 추천 알고리즘에서 제외할 인덱스 추출 movie_ratings = movie_ratings.drop(none_rating_idx) sim_scores = sim_scores.drop(none_rating_idx) if neighbor_size == 0: prediction = np.dot(sim_scores, movie_ratings) / sim_scores.sum() prediction = prediction + rating_mean[user_id] else: if len(sim_scores) > MIN_RATINGS: neighbor_size = min(neighbor_size, len(sim_scores)) sim_scores = np.array(sim_scores) # 행렬 연산을 위해 배열 형태로 변환 movie_ratings = np.array(movie_ratings) user_idx = np.argsort(sim_scores) sim_scores = sim_scores[user_idx][-neighbor_size:] movie_ratings = movie_ratings[user_idx][-neighbor_size:] prediction = np.dot(sim_scores, movie_ratings) / sim_scores.sum() prediction = prediction + rating_mean else: prediction = rating_mean[user_id] else: prediction = rating_mean[user_id] # RMSE 개선을 위한 조정 # if prediction <= 1: # prediction = 1 # elif prediction >= 5: # prediction = 5 return prediction SIG_LEVEL = 3 MIN_RATINGS = 3 score(CF_knn_bias_sig, 30)

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users에 대한 인덱스 설정 기준

해결됨

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아래 코드와 같이 users에 대해 user_id 칼럼을 인덱스를 설정할 때와 하지 않을 때 각각 다른 부분에서 에러가 납니다. 떄에 따라 인덱스로 잡아야할 때도 있고 잡지 않아야 할때도 있는 거라면 그 기준이 무엇일지 궁금합니다. users = users.set_index('user_id') 인덱스로 잡았을 때의 에러) 인덱스로 잡지 않았을 때의 에러)

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env_test 실행시 오류가 발생합니다

해결됨

Google 공인! 텐서플로(TensorFlow) 개발자 자격증 취득

윈도우 배치 파일을 통한 가상환경설정에 실패해, 인터프리터 설정을 통한 패키지 설치로 조건에 맞는 가상환경을 설치했습니다. 파이썬 버전은 3.9.0 버전입니다. 그 후 env_test 파일을 실행시켰는데 import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Dense 상기한 코드에서 세 번째 코드가 실행되지 않고 ModuleNotFoundError: No module named 'tensorflow.keras' 라는 오류가 발생합니다. import tensorflow as tf from tensorflow import keras from keras import layers 또한 상기한 코드를 실행했을 경우에는 ImportError: cannot import name 'keras' from 'tensorflow' (unknown location) 라는 오류가 발생합니다. 이 상황을 해결할 수 있는 방법을 알려주실 수 있으면 감사하겠습니다.

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학습이 이상하게 됩니다.

미해결

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

당장 문의드리는 것은 CIFAR10_Pretained이지만 다른 예제를 실행해도 같은 에러가 납니다. tr_data_len = tr_images.shape[0] val_data_len = val_images.shape[0] history = vgg_model.fit(flow_tr_gen, epochs=40, steps_per_epoch=int(np.ceil(tr_data_len/BATCH_SIZE)), validation_data=flow_val_gen, validation_steps=int(np.ceil(val_data_len/BATCH_SIZE)), callbacks=[rlr_cb, ely_cb]) ) 이 셀을 실행시키면, 이런 식으로 홀수만 학습이 되고 짝수는 학습이 안 됩니다. 이 학습시킨 것을 그래프로 나타내면 0이 되었다가 정상적으로 되었다가 반복을 하네요. 예전에 예제를 실행시켰을때는 이런 오류가 없었는데 버전이 업데이트되면서 안되는것 같습니다. Adam 함수에 매개변수 lr=을 입력할 때도 에러가 나서 learning_rate=로 변경해야하는 식으로 자잘한 문제도 있습니다. 많은 예제에서 같은 오류가 나는 것을 보아 업데이트된 캐글 커널 버전에 맞춰서 코드를 전체적으로 수정하셔야할 필요가 있을것 같습니다. 감사합니다. Epoch 1/40 /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/keras/src/trainers/data_adapters/py_dataset_adapter.py:122: UserWarning: Your `PyDataset` class should call `super().__init__(**kwargs)` in its constructor. `**kwargs` can include `workers`, `use_multiprocessing`, `max_queue_size`. Do not pass these arguments to `fit()`, as they will be ignored. self._warn_if_super_not_called() 10/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 12s 19ms/step - accuracy: 0.0987 - loss: 3.5617 WARNING: All log messages before absl::InitializeLog() is called are written to STDERR I0000 00:00:1709598886.339819 103 device_compiler.h:186] Compiled cluster using XLA! This line is logged at most once for the lifetime of the process. 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 31s 30ms/step - accuracy: 0.1981 - loss: 2.1133 - val_accuracy: 0.4116 - val_loss: 1.5764 Epoch 2/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 28us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 3/40 7/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 12s 18ms/step - accuracy: 0.4141 - loss: 1.5560 /opt/conda/lib/python3.10/contextlib.py:153: UserWarning: Your input ran out of data; interrupting training. Make sure that your dataset or generator can generate at least `steps_per_epoch * epochs` batches. You may need to use the `.repeat()` function when building your dataset. self.gen.throw(typ, value, traceback) 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.4451 - loss: 1.4449 - val_accuracy: 0.5769 - val_loss: 1.2619 Epoch 4/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 5/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.5782 - loss: 1.1673 - val_accuracy: 0.5975 - val_loss: 1.1887 Epoch 6/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 7/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.6474 - loss: 1.0090 - val_accuracy: 0.6819 - val_loss: 1.1508 Epoch 8/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 9/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.6889 - loss: 0.8978 - val_accuracy: 0.6689 - val_loss: 1.2804 Epoch 10/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 11/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7189 - loss: 0.8345 - val_accuracy: 0.7216 - val_loss: 1.0568 Epoch 12/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 13/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7289 - loss: 0.8169 - val_accuracy: 0.7328 - val_loss: 1.3400 Epoch 14/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 17us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 15/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7646 - loss: 0.7047 - val_accuracy: 0.6892 - val_loss: 1.1569 Epoch 16/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 17/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7645 - loss: 0.7083 - val_accuracy: 0.7511 - val_loss: 0.9342 Epoch 18/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 19/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.7857 - loss: 0.6478 - val_accuracy: 0.7740 - val_loss: 0.9626 Epoch 20/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 21/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.8012 - loss: 0.6048 - val_accuracy: 0.7763 - val_loss: 0.7990 Epoch 22/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 23/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.8056 - loss: 0.5998 - val_accuracy: 0.7719 - val_loss: 0.8663 Epoch 24/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 25/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.8196 - loss: 0.5483 - val_accuracy: 0.7731 - val_loss: 0.8920 Epoch 26/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 27/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 13s 19ms/step - accuracy: 0.8313 - loss: 0.5199 - val_accuracy: 0.7960 - val_loss: 0.8204 Epoch 28/40 665/665 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 0s 16us/step - accuracy: 0.0000e+00 - loss: 0.0000e+00 - val_accuracy: 0.0000e+00 - val_loss: 0.0000e+00 Epoch 29/40

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cuda toolkit 설치 문제

미해결

따라하면서 배우는 3D Human Pose Estimation과 실전 프로젝트

cuda toolkit 설치 시 터미널에 마지막 명령 실행하면 "E: sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1) " 메시지 나오면서 종료됩니다. 어떻게 해야 할까요?

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• pose-estimation

boston import가 안됩니다

미해결

딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전

- 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. 버전 다운그레이드를 진행햐였음에도 안됩니다 이게 안되면 나머지도 안되서 진행이 안됩니다 ㅜㅜ

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ppt 자료

해결됨

(UPDATED) Python을 이용한 개인화 추천시스템 | 추천알고리즘 | 추천인공지능

ppt 자료가 아래와 같은 화면이 뜨면서 열리지가 않는데 뭐가 문제인 걸까요..?

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13 표준화에 관한 질문

해결됨

딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복

1.위의 그림에서 weight가 정규분포(Gaussian distribution)를 따르기 때문에 각 layer의 input의 분포도 정규분포를 따른다고 말씀해주셨는데 그 이유가 궁금합니다.. 2.표준화(Z~N(0,1))를 위해서는 확률분포가 정규분포여야 한다고 알고 있습니다.. 그래서 batch normalization의 위의 식에서 x가 정규분포를 가져야 한다고 생각했는데 학습 데이터셋은 직접 정규분포를 가지게 넣는다고 가정하더라도 그 다음에 있는 convolutional layer의 weight가 gradient descent에 의해 업데이트 되어 더이상 정규분포를 따르지 않으면 출력값이 정규분포를 따르지 않을수도 있지 않을까요...?

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features 수가 작을 경우의 Dense 설정 문의

미해결

실전! 머신러닝/딥러닝 이상거래 탐지 마스터 클래스

저의 데이터 컬럼수가 5개인데 여기에 DNN 의 Dense 적용하는 부분에서 위와 같이 설정을 하였습니다. 그랬더니 precision과 recall 수치가 이상하게 나오는데 제 생각은 항목수가 적기 때문에 dense 부분이 굳이 세개가 필요없다는 것과 dropout도 없어도 될 듯 싶은데 어떻해 해야 recall의 수치가 높아질 수 있을까요

• 머신러닝
• 딥러닝

Yolo를 이용한 객체 탐지 관련 질문

미해결

현재 Yolo를 이용해 물체의 LED를 찾아내는 학습을 진행중입니다. 컴퓨터 비전 관련 연구 중에 Domain Randomization 관련 내용을 접하고, 이를 접목시키고자 현실의 모델 대신 3D 모델을 만들어 모델의 이미지로 학습을 대신 진행해보았습니다. 그런데 3D 모델로 학습 -> 현실의 모델 내 LED를 찾음 <<<< LED의 인식률이 너무 떨어져서 문제입니다. 다양한 사진으로 학습해도 보통 공통점을 학습해서 탐지하는 것이 보통인데, 실제 현실 모델과 최대한 비슷하게 모델링해서 학습하는데도 왜 인식률이 처참한걸까요? 어느 부분을 고려해야 하는지 궁금합니다..

• yolo
• 객체탐지
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Jupyter Notebook환경 관련 질문

해결됨

딥러닝 이론 + PyTorch 실무 완전 정복

9강 [실습] PyTorch 기초 - Tensor 강의에서 질문 있습니다. Lesson/inflearn_practicals 폴더에 아무 파일도 들어있지 않은데, 폴더가 원래 구성이 되어 있는 것이 아니고 파일을 직접 다운로드해서 폴더를 알아서 구성하는건가요? Jupyter notebook 상에서 강사님처럼 section이 모두 뜨지 않아 질문 드립니다.

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코드가 실행되는 순서에 관하여

해결됨

삼각형의 실전! OpenAI Triton 초급

@triton.jit def add_kernel(x_ptr, y_ptr, z_ptr, size, block_size: tl.constexpr): (...) def add(x, y): z = (...) size = (...) def grid(meta): return (triton.cdiv(size, meta["block_size"]),) add_kernel[grid](x, y, z, size, 1024) return z 안녕하세요 vector_ add.py 를 보던 중, 코드 라인이 실행되는 순서가 궁금하여 질문남깁니다 수업에서 runtime 때 meta가 받아진다고 말씀해주셨는데요. 그렇다면 코드가 실행되는 순서가 runtime 동안 add_kernel의 argument로 들어온 x, y, z, size, 1024가 meta로 받아지고 meta를 이용해 grid가 (n, )의 형태로 set되고 그 이후 add_kernel이 실행된다 가 맞을까요? 또 하나 궁금한 것은 아래 라인이 실행될 때 @triton.jit 데코레이터의 역할인데요 add_kernel[grid](x, y, z, size, 1024) (x, y, z, size, 1024)를 meta로 받아준다 그 meta가 적용된 특정 grid 설정 위에서 add_kernel 함수가 실행될 수 있게 해준다 일까요? 파이썬에서 원래 함수는 subscriptable하지 않아, 위 syntax가 생소해서 질문드립니다

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• gpgpu
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• relu
• triton
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실행을 위한 최적 환경

해결됨

삼각형의 실전! OpenAI Triton 초급

안녕하세요 hello _triton.p y가 실행이 되지 않아 질문남깁니다 현재 cuda==11.8 pytorch==2.1.2 triton==2.1 의 환경을 사용하고 있습니다 hello _triton.p y 실행 시 아래 오류가 뜹니다 Traceback (most recent call last): File "/home/furiosa/Desktop/workspace/Triton/practice-triton/hel lo_triton .py", line 28, in <module> def hello_triton(): File "/home/furiosa/miniconda3/envs/triton/lib/python3.10/site-packages/triton/r untime /jit.py", line 542, in jit return decorator(fn) File "/home/furiosa/miniconda3/envs/triton/lib/python3.10/site-packages/trit on/run time/jit.py", line 534, in decorator return JITFunction( File "/home/furiosa/miniconda3/envs/triton/lib/python3.10/site-packages/ triton /runtime/jit.py", line 4 33, in i nit self.run = self._make_launcher() File "/home/furiosa/miniconda3/envs/triton/lib/python3.10/site-packa ges/tr iton/runtime/jit.py", line 400, in make launcher exec(src, scope) File "<string>", line 2 def hello_triton(, grid=None, num_warps=4, num_stages=3, extern_libs=None, stream=None, warmup=False, device=None, device_type=None): ^ SyntaxError: invalid syntax triton==2.2 가 아니라 2.1을 사용하는 이유는, hello _triton.p y 실행 시 아래 오류가 떴기 때문입니다 RuntimeError: Triton Error [CUDA]: device kernel image is invalid 공식홈페이지에서 제공하는 01-vetor-add.py 같은 경우 실행이 잘됩니다 triton을 사용하기 위한 최적환경은 무엇인지 별 설명이 없었던 것 같은데요 어떤 cuda/pytorch 환경을 사용해야 오류가 가장 안나고 안정적인가요? 위 오류는 왜 일어나고 어떻게 해결할까요? 인터넷에도 크게 도움되는 정보는 없어서 부득이 질문 남깁니다ㅠㅠ

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강의자료 다운로드 관련

미해결

엑셀로 만드는 딥러닝 프레임워크

안녕하세요? 강의 스타일은 일반인들이 접하기 쉽게 잘 만들어진 것 같습니다. 그런데 엑셀파일(excel_deep_함수구성.xlsm) 다운로드를 받았는데 내용이 보이지 않는군요... 매크로 포함파일이라 그런지 ? 어떤 이유인지 잘 모르겠습니다. Office 2016이고, 경고창 나왔을 때 "편집사용"으로 하였습니다. 수고하세요.

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• 강화학습
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데이터 세트에 대한 기능 부분 질문입니다.

해결됨

[개정판] 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드

안녕하세요.. 데이터세트에 대한 질문이 있습니다. 강의에서 train, validation으로 테이터 세트를 나누어서 진행하는 부분에서, 훈련용 데이터세트는 당연히 훈련 전용일것이고, Validation의 경우 epoch 를 반복하면서 모델 검정 간격을 정해주면 그때 사용 하는것 같은데.. 여기서 질문이 있습니다. Validation에서 객체를 잘못 구분할 경우 이것이 피드백이 되어 모델 훈련에 반영이 되는것인지요? 아니면 단순하게 mAP, mAR 만 확인하는 것인지요? 만약 mAP, mAR 을 확인하는 것이라면 시간을 절약하기 위해서 validation 데이터 세트에 대한 검정간격을 자주 하지 않아도 되지 않을까 싶은데 이러한 판단이 맞는 것인지 궁급합니다. 만약 반대로 validation. 데이터 세트에 대한 검정자체가 모델 훈련에 직접적으로 피이드백을 해서 훈련 결과에 개선효과가 있다면 검정을 자주 하는 것이 좋은것인지요?? 이와는 별개로 GPU 성능에 따라서 동일한 데이터세트와 동일한 조건에 대한 학습 결과가 달라질수 있는지요??? 만약 그렇다면 GPU 성능을 높이고 batch size를 많이 할수록 학습 결과가 개선이 되는 것으로 이해하는 것이 맞는지요?? 항상 좋은 강의 고맙습니다.

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Fine-tuning 문의

미해결

모두를 위한 대규모 언어 모델 LLM(Large Language Model) Part 1 - Llama 2 Fine-Tuning 해보기

안녕하세요 Fine-tuning 관련하여 궁금한 것이 있습니다. 제 데이터로 Fine-tuning 을 하면 기존 학습 데이터는 사라지는 건가요? Fine-tuning 한 데이터셋은 어디에 저장되나요? 파라미터 값만 저장되고 데이터셋은 따로 저장이 되는 것이 아닌가요?

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강의 계획에 대하여

해결됨

삼각형의 실전! OpenAI Triton 초급

안녕하세요! 모든 강의가 다 나오지는 않았지만 너무 좋은 강의인 것 같아 먼저 결제를 했습니다 ㅎㅎ 혹시 바쁘시겠지만 섹션 4. Triton 톺아보기(TBD)에 대한 업데이트 계획을 알려주실 수 있을까요? 제목만 봐서는 Triton 전체 개괄을 해주는 것 같아 꼭 들어보고 싶습니다 업데이트 해주실동안 열심히 따라가고있겠습니다~~~! 고급 강의도 기대 중입니다! 감사합니다!

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