기출6회 작업형1 1번 문제를 영상 시청 전에 혼자 풀어봤는데요몇 가지 코드를 잘 모르겠어서 아래와 같이 print된 결과를 직접 눈으로 확인하여 가장 오래 걸린 시간을 찾고 그걸 수동으로 분으로 변환해서 풀어봤습니다.. 이렇게 눈으로 판단하고 수동으로 답을 구해서 답안을 제출해도 괜찮은지 궁금합니다! 강의를 시청하면서 강사님께서 가르쳐주시는 방법들을 학습할 예정이지만 혹시나 시험에서 갑자기 생각이 나지 않을 경우에 저런 방법을 써도 되는지 궁금해서요..!   학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

안녕하세요. 질문이 있습니다. object 컬럼 'neighbourhood'에 대해서...object 형 컬럼의 고유항목들이 train 데이터와 test 데이터 모두 일치하는지 확인한 후 일치하지 않으면train 데이터와 test 데이터를 concat으로 합친 후에 인코딩을 진행하고 다시 분리해주라고 학습했습니다.그런데 이번 수업 에어비엔비 자료에서 'neighbourhood' 항목이 일치하지 않는 것으로 확인되어concat 과정을 진행해 주었는데 수업에서는 이 과정이 없더라구요.관련 질문을 찾아보니 test 데이터의 항목을 train 데이터가 모두 포함하고 있으면 레이블 인코딩은 가능하고 원핫 인코딩은 불가능하다고 하신 것 같은데 이렇게 생각하니 너무 복잡한 것 같아서요.그냥 일치하지 않는 항목이 있으면 무조건 concat을 진행해준다고 생각하면 오히려 편할 것 같은데이렇게 생각하고 문제를 풀어도 오류가 없을지 궁금합니다. 그리고 저는 'neighbourhood' 항목이object형이고value가 200개 이상으로 꽤 크다고 생각했으며price를 예측할 때 크게 의미 있는 컬럼이라는 생각이 들지 않아서  굳이 인코딩하기 보다는 과감하게 삭제를 진행했었는데요.문제를 풀 때 이렇게 자신의 기준으로 컬럼을 삭제해도 괜찮은 건가요? csv 파일로 생성해야 하는 target 컬럼 같은 경우어쩔 때는 데이터 전처리 초반에 다음과 같은 코드(target = train.pop('price'))로 미리 분리를 해두거나이번 수업처럼 검증 데이터를 분리할 때X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(train.drop('price', axis=1), train['price'], test_size=0.15, random_state=2022)이런 식으로 함수 매개변수로 설정해주시기도 하셨잖아요.방법이 여러 가지가 있어서 그때그때 다른 방법을 보여주신 거라고 생각하면 될까요?그리고 test_size를 보통 20%로 잡으시던데 이번엔 15%로 잡은 이유가 별도로 있으신 건지 궁금합니다. 만약 전처리 할 때 target = train.pop('price')을 통해 미리 타겟을 분리해두면, train 데이터에 타겟 컬럼이 존재하지 않게 되잖아요. 근데 검증 데이터 분리할 때 첫 번째 매개변수로 train 데이터를 두 번째 매개변수로 타겟 값을 넣어줌으로써 학습 및 검증은 타겟값이 정상적으로 활용되는 것이 맞나요? 이 가정이 맞다면 문제가 없지만, 가정이 틀리다면 저 타겟을 왜 분리하는지 이해가 되지 않을 것 같습니다..   

return value가 scope를 벗어나면 유지가 될 필요성이 없어서 컴파일러가 move를 자동으로 해주는 RVO를 컴파일러를 믿고 의도적으로 노리는 것이 효율적인지 아니면 reference를 이용한 return값 최적화나 r-value에 대해 move를 직접 일으키는 방식의 코딩을 하는게 효율적인지 궁금합니다.

1.머신러닝 인코딩 강의 관련하여원핫 인코딩 또는 라벨 인코딩 둘 중 하나를 사용하면 된다고 하는데,train_oh = pd.get_dummies(train) test_oh = pd.get_dummies(test) data = pd.concat([train, test], axis=0) data_oh = pd.get_dummies(data) train_oh = data_oh.iloc[:len(train)].copy() test_oh = data_oh.iloc[len(train):].copy()해당 원핫 인코딩만 적용하면 ValueError: could not convert string to float: 'Private' 해당 오류가 뜨면서cols = ['workclass', 'education', 'marital.status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex','native.country'] from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col])라벨 인코딩까지 같이 적용해야 오류가 안 뜨는데,혹시 두 가지 같이 적용해야 되는지 문의드립니다. 또한, 머신러닝 (회귀) 강의에서는 인코딩 하는 방법이cols = ['Item_Identifier', 'Item_Fat_Content', 'Item_Type', 'Outlet_Identifier', 'Outlet_Size', 'Outlet_Location_Type', 'Outlet_Type'] df = pd.concat([train, test]) # 라벨 인코딩 from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() for col in cols: df[col] = le.fit_transform(df[col]) # 원핫 인코딩 df = df.drop('Item_Identifier', axis=1) df = pd.get_dummies(df)train, test 개별로 보지않고, 합쳐서 적용을 하는데별도로 분리해서 적용하지 않고 한번에 합쳐서 적용해도 되는지 궁금합니다! 인코딩 부분이 헷갈리는데, 가장 보편적으로 사용되는 인코딩 방법이 어떤것인지 알려주시면 해당 방법으로 주로 학습해보겠습니다!^^ 

안녕하세요 🙂[1. 질문 챕터] :4장 내용 / 16장의 7분 50초[2. 질문 내용] : "Latch가 발생하면 안된다" 라는 개념이 잘 이해가 안 됩니다. 엄밀히 말하면 아래 두개가 헷갈립니다.clock base로 동작하는 reg가 특정 값일 때 고정되는 경우e.g. if( r_test[9] == 1 )begin r_test = r_test;endelse r_test = r_test + 1;이 경우 "Latch 된다"고 표현되는 것으로 아는데, 맛비님 강의에서 사용하면 안된다는 것이 이러한 것인지.. 궁금합니다.clock base로 동작하지 않는 reg헷갈리고 궁금해진 이유는 아래와 같습니다.- 7:56의 to prevent latch 구문은 "clock base로 동작하지 않는 reg"가 "특정 값일 때 고정되는 경우" 둘 다 해당하는 것으로 보이기도 했고,- 52~62 줄은 clock base로 동작하지 않기에 (c_state 값의 변화는 clock base기에 clock base라 볼 수 있는 것인지?) 결국 latch 구문인지? 도 궁금합니다.[3. 시도했던 내용, 그렇게 생각하는 이유] : Latch 라는 개념이 "f/f 처럼 clock based가 아닌 경우" 와 "한 값으로 고정되는 경우" 두 개가 있어서 충돌되는 것 같습니다... 다른 질문을 보고 왔는데도 잘 이해가 안가서 질문을 남겨둡니다.늘 감사드리며, 좋은 주말 되십시오.

답을select distinct cityfrom stationwhere city like 'a%'or~or~or~or~or~ 이렇게 or을 줄바꿈해주셨는데, 그냥 한 줄로 쓰면 안 되는 이유가 뭔가요?? 이렇게 작성했는데 오류가 뜹니다, 강사님이 작성해주신 것과 이것의 차이가 궁금합니다. where city like 'a%' or 'e%' or 'o%' or 'i%' or 'u%' or 대신 in으로 사용이 가능할까요?!

만약 각종 값을 구할 때 소수점이 필요하다면 그냥 model.params로 한번에 확인하고 수기로 제출해도 되나요?

17:15 부분에서 스피드 값을 3으로 설정하셨습니다만 뛰는모션이 나올려면 3보다 커야지 모션이 나온다는 소리일까요? 3보다 낮으면 그냥 걷는모션이 나오는 방식이고요? 제가 맞게 이해했는지 검증받고싶습니다

- 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. 강의를 신청해놓고 회사가 너무 바쁘고 프로젝트의 연속이라 들을 시간이 없습니다ㅜㅜ 연장부탁드립니다

검증 데이터와 평가지표를 통해 평가했을 때, 평균적으로 어느정도가 제출하기 이상적인 수치인지 질문 드려도 될까요..?? 질문이 이상하긴한데.. 궁금하네요 영상에서 0.6정도도 선생님께서 강의 흐름상 그냥 제출하신 것 같은데 그정도도 마음 놓고 제출해도 될지 궁금합니다!

안녕하세요! 현재 컴퓨터공학과 4학년에 재학 중인 대학생입니다.일프로님의 자세한 설명 덕분에, 현재 섹션 7까지 문제 없이 잘 따라가고 있습니다.감사합니다. 최근에 든 생각이 있습니다.일프로님이 강의에서 설계하신 인프라 구조나 Object들이 서로 어떻게 연결되고 어떤 역할을 하는 지는 강의를 들으면 이해가 됩니다. 물론, 복습도 꾸준히 하고 있습니다.하지만, 제가 그 구조를 어떠한 논리를 가지고 혼자서 설계를 하라면 못 할 것 같다는 것입니다. 아직 제가 강의 초반이라 그런 걸까요? 아니면, 제가 추가로 알아야 하거나 공부해야 될 지식이 있는 걸까요..?강의 자체는 이해가 되고 따라하며 잘 진행하고 있지만, 정확히 어떤 마음가짐(?)이나 방식으로 공부해야 할 지 잘 모르겠습니다.. ㅜㅜ 쿠버네티스는 이번이 처음이라 주저리 너무 길었네요.. 혹시나 답변 남겨주시면 참고하여 다시 공부해보겠습니다!감사합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요작업형 모의문제1번부터...data:members.csv 를 사용해서 문제를 풀게 되어 있는데코드에 이렇게 링크로 적혀있는데 어떻게 불러오나요?? import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/main/p1/members.csv")

pyenv virtualenv 3.11.8 goodpang 하니까no such command 'virtualenv' 라고 뜨고 구글 검색해보니까 인프런 q&a 에서 윈도우에서는 잘 동작하지 않는다고 되어 있습니다.인프런 AI가 아래를 추천해주는군요.python -m venv myenv

안녕하세요. 아래는 강의 자료 캡처입니다.1, 2, 3, 4 번에 대한 각각의 강의가 없어서 문의 드립니다. 특히, 4번은..OAuth 2.0 강좌 전체에서Authorization server 에 직접 DB 나 Nosql 에 연동하는 강의가 없는 것 같아서꼭 보고 싶은데.. 깃헙에 브랜치마저도 없는 것 같아 문의 드립니다.. 감사합니다. 

음식이름, 만드는 레서피, 필요한재료 를 구글Sheet에 저장을 해 놓고 챗봇을 통해서 그 구글Sheet 에 있는 내용만을 기본으로 해서 답변을 할 수가 있나요 ? 즉, 구글Sheet 나 구글 구글 문서를 기반으로 한 답변 챗봇을 만들려고 합니다. 이게 가능할까요 ? 아니면 이 데이타를 변형해야지만 가능한가요?

bunx 로 프로젝트 생성 후 tailwind.config.ts 파일이 생성되지 않았습니다. 왜 생성되지 않았을까요..?

빠르게 성장하는 데이터 프라이버시 분야에서 IAPP 자격증 시험(CIPP, CIPM, CIPT)은 전문가로서의 신뢰성과 경력을 크게 향상시킬 수 있는 중요한 자격입니다. 이 자격증은 GDPR, CCPA와 같은 글로벌 프라이버시 법규에 대한 이해를 입증하며, 많은 기업들이 이를 중요하게 평가합니다. 효율적인 시험 준비를 위해 많은 수험생들이 ExamsHome을 선택하고 있습니다. ExamsHome은 실제 시험과 유사한 문제, 최신 학습 자료, 사용자 친화적인 연습 테스트를 제공하여 체계적인 학습을 가능하게 합니다. ExamsHome과 함께라면 더욱 스마트하게 준비하고, 한 번에 합격할 자신감을 얻을 수 있습니다.

강사님 Argo Rollouts 를 수업하실 때두개의 서비스 active 와 preview 를 기동시키셨는데 이게 실제 real system 에도 이렇게 운용되는 건지요?아니면 Active 만 운용하다가 blue/green 시점에 Appliacation 을 통해 preview를 배포하고 두개의 서비스를 등록하고 blue/green 배포를 실행하는 건지요? 아울러 일반적인 경우(롤링업데이트 포함)의 경우 deployment.yaml 을 사용하였고 이는 Helm과 연동됨을 확인하였습니다. 그렇다면 강사님께서 예로 드신 rollout.yaml 도 Helm과 연동시킬 수 있는 건지요? 예제에서는 Helm 이 전혀 보이질 않아서 여쭤 봅니다.

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학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요.1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요.2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요.(자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx)3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요.(질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG)질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요.=========================================이전까지 아주 잘됐는데 이번 강의 코드 타이핑하니 저런 오류가 뜹니다.. 질문에도 비슷한 오류 뜨신분은 없는것같은데.. 어떻게 해결하나요? 추가 설정정보입니다