1. predict와 predict_proba 모두 머신러닝 모델에서 예측할 때 사용하는 함수인데, 빅분기 시험에서 제출할 때 predict_prob함수를 사용해야만 하는 이유가 있나요? 2. random_state 경우 train&test split에도 사용하고 예축 모델에서도 사용하셨는데 빅분기 시험에서는 train&test split만 사용해도 괜찮나요? (그리드서치를 통한 하이퍼 파라미터 탐색에서도 train&test split에서만 random_state를 사용하는 경우가 있는 것 같아서요. -> 각 분할된 데이터셋의 최적의 하이퍼 파라미터 탐색하는 방식)
안녕하세요 서버는 종료한 상태에서 강의대로 (with-searchbar)/error.tsx 파일을 만들고 새로고침을 하면 error.tsx에서 작성한 페이지가 나오지 않습니다. error.tsx 인덱스 페이지 아래 사진처럼 error.tsx페이지가 아닌 핸들링되지 않은 런타임 에러가 발생해버립니다.. 혹시 searchParams를 Promise객체로 타입정의 한것처럼 뭔가 사용방법이 바뀐걸까요..?
안녕하세요 강의 잘 듣고 있습니다. SSR 의 동작방식에 대해 문의 드립니다. 1) 프로젝트에 초기 접속할때는 '/' 페이지에 대한 HTML 반환 후 js bundle 반환 => 하이드레이션 2) '/search' 로 이동하면 '/search' 페이지에 대한 HTML 반환 후 캐싱된 js bundle 과 결합하여 하이드레이션 저는 대충 위 과정으로 이해하고 있었는데, 페이지에 따라 js bundle을 추가로 요청하는 경우도 있다고 해서 헷갈리는 것 같습니다. 초기 접속과 이후 새로운 페이지를 요청할때 HTML 응답과 js bundle 응답이 어떤식으로 동작하는지 설명 부탁 드립니다!
안녕하세요 현재 6.4)스켈레톤 UI 적용하기 강의를 듣고나서 궁금한점이 있어 질문 남깁니다. 서버쪽 데이터요청이 오래 걸리는 경우 Suspense를 통해 Skeleton UI를 보여주고 이후 데이터가 적용 된 컴포넌트를 보여주는거로 알고 있습니다. 그래서 사용자경험이 조금 오를 것 같긴한데, 만약 데이터 요청이 빠른 경우(0.5초만에 데이터처리가 이뤄진 경우)에는 오히려 UX 관점에서 불편하지 않을까 싶어서 이럴땐 어떻게 처리하는게 좋을 지 질문 남깁니다! 예시) 책 검색 -> 책 리스트의 skeleton UI 가 잠깐 보였다가(0.5초 등장) -> 책 리스트 나타남 (이와 같은 과정이 이뤄지면 오히려 사용자 경험이 떨어지지 않을까 싶어 궁금합니다)
--------------------------------------------------------------------------- FileNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[8], line 1 ----> 1 train_data = pd.read_csv("/kaggle/input/titanic/train.csv") 2 train_data.head() 다운이 제대로 받지 않아서 생기는 문제 같은데요... 영상에서는 다운을 받는 과정이 생략되어있는거 같은데 자세하게 알려주세요
단일표본검정 예시 문제에서 귀무가설을 기각하고 채택하는게 헷갈려 질문합니다! 단측검정 "합격원두 상품의 평균 무게는 120g보다 크다"의 경우 코드를 실행했을 때 p-value가 0.01985가 도출됩니다. 그렇다면 유의수준 0.05보다 작기 때문에 귀무가설을 기각하고 대립가설인 "합격원두 상품의 평균 무게는 120g보다 작다"를 채택하는 것이지요? 그런데 해당 표본의 평균은 120g보다 큰 121g인데.... 어디서 제가 잘못이해한걸까요?
안녕하세요. 수업 내용 중 Ollama 임베딩 모델에서 아래와 같이 임베딩 모델을 설정하고 embed_documents 사용하면 아래와 같은 오류가 발생합니다. from langchain_ollama import OllamaEmbeddings embeddings_model = OllamaEmbeddings(model="bge-m3") documents = [ "인공지능은 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.", "머신러닝은 인공지능의 하위 분야입니다.", "딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다.", "자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다.", "컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 이해하는 방법을 연구합니다." ] # 문서 임베딩 document_embeddings = embeddings_model.embed_documents(documents) # 임베딩 결과 출력 print(f"임베딩 벡터의 개수: {len(document_embeddings)}") print(f"임베딩 벡터의 차원: {len(document_embeddings[0])}") print(document_embeddings[0]) 오류의 캡처 사진과 문구는 아래와 같습니다. 오류문구 : ConnectError: [WinError 10061] 대상 컴퓨터에서 연결을 거부했으므로 연결하지 못했습니다 해결방법 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 모의3 같은 경우에는 전처리 스케일링 따로 안하셨는데, 시험장에서도 제가 판단하고 하지 말아야할까요? 아니면 라벨링 같은 데이터는 빼고 나머지 숫자 데이터에대해서 전처리하고 해야하는지,, 아니면 라벨링 신경쓰지않고 스켕일링 모두 해도 되는지요?
안녕하세요 강사님, 강의를 듣는 중 문제가 발생해 글 남깁니다. book/id 상세페이지에서 SSG getStaticPaths를 적용중인데, id를 인식을 못해 에러가 발생합니다. Error: A required parameter (id) was not provided as an array received string in getStaticPaths for /book/[[...id]] 강의에 의하면, books/1 은 보여야 하는데 페이지가 보이지 않네요 오타인 것 같아 강사님 깃헙 코드도 복사해서 붙여봤는데 에러가 납니다 혹시 다른 문제가 있을까요? 에러 메세지에는 id가 제공이 안된다고 하는데, 제가 보기에는 staticProps에 맞게 변경한거 같은데, 왜 에러가 날까요??
재귀함수에서 보통 베이스 케이스에 리턴이 있는 경우를 많이 봤는데 베이스 케이스 부분에 return 안쓰는거랑 return 쓰고 그 뒤에 비워놓는거랑 같은 건가요?? 예를 들어 이 두개가 같은건가요? (함수 안 부분 띄어쓰기해도 질문등록하면 다 왼쪽으로 정렬되서 보이네요ㅠ) 함수1: def function() for _ in range(N): ... 함수 2: def function() return for _ in range(N): ...
강의 정말 도움 많이 되었습니다!! 강의 내용 중에 동시성인지 병렬성인지 헷갈리는게 있어 질문드립니다..! 7:35에 일반 def 함수 라우터로 작성한 ThreadPool(병렬) 방식은 매번 요청시 ThreadPool에서 유휴 Tread를 찾아 동작하고 i/o wait가 발생할때 context switch를 해가면서 작업하는 것으로 이해했는데...이게 맞다면..! 완벽한 병렬성이 아니라 동시에 작업하는 것 처럼 보이는 동시성으로 동작하는 건가요?
안녕하세요, API와 DB 연결을 다루는 강의를 시청 중 강의 11분 50초 정도에 웹소켓 연결이 안 되는 문제가 생겨 질문 드립니다! 코드를 전부 똑같이 따라 작성하고 있음에도 왜 localhost 7071로 경로 수정 후 연결이 되지 않는지 모르겠습니다.. 해결 방안이 있을지 여쭙고 싶습니다!
안녕하세요 강사님. 인자로 받는 self는 그 c++의 this 포인터 같은 개념으로 보면 될까요, 그리고 list_display 안에 cover_image를 cover_image_tag로 바꿨는데 처음에 cover_image는 같은 클래스(SongAdmin)에 있는 함수라 list_display에서 사용가능한거고, cover_image_tag는 models 파일 안에 Song 클래스 안에 있는 함수라 list_display에서 사용이 가능한걸까요? 감사합니다.
