선생님 안녕하세요. 에이전트팀을 A,B,C 3명을 꾸려서 한다고 가정하면, A, B가 작업을 진행 중이고, A한테 맡긴 작업이 2가지가 있었는데, 1가지는 진행 중이고 C는 놀고있어서 C가 대신 작업을 가져가서 한 경우에 이 각각의 에이전트들은 서브에이전트와는 다른 느낌인걸까요? 서브에이전트는 생성할 때 애초에 역할을 부여해서 1가지에 특화된 느낌으로 생성을 하는데, 이 에이전트팀내의 에이전트들은 처음에 각각 부여한 작업들의 지식까지 공유해서 생성을 하기 때문에 남는 작업도 가져와서 할 수 있는건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 train_test_split 할때 random_state를 보통 0으로 설정하시는데 이 값을 42를 써도되나요?? [작업형2]연습문제 섹션 6에 0으로 두는거랑 42로 두는거랑 r2 값이 0.2 차이나서 궁금합니다!!
안녕하세요. 현재 해당 강의를 수강 중인 수강생입니다. 제 수강기간이 6월 11일까지인데, 6월 20일 에 실기시험을 앞두고 있어 시험 전까지 퇴근후 빡세게 공부해서 이번에는 취득하려고 합니다. Q&A 문의 글을 확인해보니, 저와 비슷하게 시험일까지 짧은 기간이 남은 경우 추가결제 등의 별도 방안이 있는 것 같아 문의드립니다. 혹시 시험일까지 남은 짧은 기간 동안 추가 결제를 통해 수강할 수 있는 방법이 있을지 확인 부탁드립니다. 메일주소: tmdvy9538@gmail.com 항상 좋은 강의 감사합니다!
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.) - 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 데이터 및 개발 관련해서 관심있어 해당 강의를 시청하고 있는 취준생입니다. 해당 강의(섹션1-9) 07:58 부분에서 In[5]이 찍혀 있는데 해당 In[5] 라는 부분은 어떤 걸 의미하나요? 감사합니다.
(AI 퀀트) 코드 한 줄 안 쓰고 주식 자동 분석 시스템 만들기 feat. Claude CLI
💡 수강생 안내 사항 (커뮤니티 가이드) 학습 관련 질문 : 구체적으로 적을수록 정확한 답변을 받을 수 있습니다. 작성 팁 : 마크다운과 단축키를 활용하면 글을 더 편리하게 작성할 수 있습니다. 사전 검색 : 질문을 남기기 전, 커뮤니티 질문 & 답변에 비슷한 내용이 있었는지 먼저 검색해 보세요. 커뮤니티 매너 : 서로 예의를 지키며 존중하는 분위기를 함께 만들어가요. 서비스 문의 : 인프런 서비스 관련 문의는 1:1 문의하기 를 이용해 주세요.
122강에서 supabase 셋팅을 진행하는데 2번 절차(next.js에 supabase 설정)진행할 때 터미널에서 갑자기 프로젝트 폴더를 만들더니 이후 모든 강의 및 예시가 해당 폴더에서만 진행되었습니다. 기존에 프로젝트 폴더가 만들어진 상황에서는 어떻게 진행하면 되나요? 다음 단계인 3번부터 하자니.. env.example 파일이 없습니다..
cols = train.select_dtypes(include='O').columns for col in cols: train_set = set(train[col]) test_set = set(test[col]) same = (set(train[col]) == set(test[col])) if same: print(col, "동일") else: print(col, "동일하지않음") 이 코드를 실행했을 때 'city'가 동일하지 않다고 나와서 city컬럼을 train과 test 모두에서 삭제해야하는 줄 알았는데 보통 어느 경우에 컬럼을 삭제하는 건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨 주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이 문제에서 궁금한점이있는데 여기서는 수치형, 범주형 나눠서 처리를 해주는데 다같이 get_dummies 해주면 안되는 문제인건가요??
안녕하세요 완료된 프로젝트를 사용하는 방법에 대해 2가지 문의드려요 완료된 프로젝트 폴더 자체를 복사해서(또는 git 에서 내려 받아서) 다른 PC로 옮긴 후 해당 폴더를 supabse 에서 오류없이 작동이 가능할까요? 다른 프로젝트 폴더들을 참조하지 않는다는 가정으로요. 동일한 프로젝트 폴더를 supabse에 다른 이름으로 각각 올릴 수 있을까요? 감사합니다.
기술스택 강의 시 데이터베이스 사용 애플리케이션 기술스택은 아래와 같이 말씀주셨고, 실제 프롬프트할때는 lucide-react 도 말씀하셨어요. 다만, 실제로 프로젝트에 설치한 것은 Next.js 와 shadcn 2개인데.. 그렇다면 typescript zustand react hook form + zod supabase 및 supabase client next.js API routes lucide-react 위 기술스택은 별도로 설치하지 않아도 괜찮은걸까요? tailwindcss는 next.js 설치시 함께 설치된 것으로 확인했어요. 감사합니다.
강의를 들으면서 여러 문제를 풀고 또 만들어서 해결하는 중인데 2유형 같은 경우에는 기본적인 탬플릿이 유지한 상태에서 문제에 따라서 조금만 변형하면 되는걸로 알고 있는데 제가 사용하는 탬플릿이 문제가 있을까요? # gas_train.csv, gas_test.csv를 이용하시오. # 학습 데이터의 총가스사용량을 종속변수로 사용하여 # 테스트 데이터의 총가스사용량을 예측하시오. # 조건은 다음과 같다. # 1. 문자형 변수는 원-핫 인코딩하시오. # 2. 학습 데이터와 테스트 데이터는 동일한 방식으로 전처리하시오. # 3. 모델은 RandomForestRegressor를 사용하시오. # 4. 검증 데이터 비율은 20%로 하시오. # 5. RMSE를 출력하시오. # 6. 테스트 데이터 예측 결과를 result.csv로 저장하시오. # 7. 제출 파일은 pred 컬럼만 포함하시오. # 세팅 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_squared_error # 데이터 불러오기 train = pd.read_csv('gas_train.csv') test = pd.read_csv('gas_test.csv') # target 지정 target = '총가스사용량' # X, y 분리 y = train[target] X = train.drop(target, axis=1) # id 컬럼 제거 if 'id' in X.columns: X = X.drop('id', axis=1) if 'id' in test.columns: test_X = test.drop('id', axis=1) else: test_X = test.copy() # train / test 합치기 data = pd.concat([X, test_X], axis=0) # 원 핫 인코딩 data = pd.get_dummies(data) # train / test 분리 X = data.iloc[:len(X), :] X_test = data.iloc[len(X):, :] # 학습용 / 검증용 데이터 분리 X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( X, y, test_size = 0.2, random_state = 42) # 랜덤포레스트 model = RandomForestRegressor(random_state = 42) model.fit(X_tr, y_tr) # 검증 데이터 예측 val_pred = model.predict(X_val) # rmse 계산 mse = mean_squared_error(y_val, val_pred) rmse = np.sqrt(mse) print('RMSE:', rmse) # 다시 학습 model.fit(X, y) # 테스트 데이터 예측 pred = model.predict(X_test) # 파일 생성 result = pd.DataFrame({'pred':pred}) result.to_csv('result.csv', index = False)