[리뉴얼] 처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part1]
안녕하세요. 수강생입니다. 현재 저는 손코딩은 하지 않고 처음부터 끝가지 영상으로 한번 보고 두번째부터 손코딩하려고 계속 보는중입니다. 따라서 문법을 이해하기 보다는 아~그렇구나 정도 알고 있습니다. 또한 제 데이터는 특별히 손을 대지 않고 실행만 하고 있습니다. 그런데 지금까지 큰 이슈없이 잘 진행되다 Heapmap에서 에러가 발생합니다. deep_data_and_visual 1:48의 결과값도 저랑 다르고 heatmap 작성시 에러가 ValueError: could not convert string to float: 'Abbeville' 발생합니다. 문자열을 float으로 못바꾸는건 알겠는데 직접 파일에서 관련 데이터를 지우라는 것인지(그렇다면 문자열 컬럼은 다 지워야 하는데 좀 이상한거 같구요), 코딩으로 원하는 데이터만 추출해서 가져와야 하는건지(그렇다면 저는 처음부터 영상을 다시 봐야하구요), 제 데이터만 이상한건지(그럼 다시 설치하구요.. 물론 다시 복붙해봤습니다.) 궁금합니다 .
from snippets.models import Snippet from snippets.serializers import SnippetSerializer from rest_framework.renderers import JSONRenderer from rest_framework.parsers import JSONParser snippet = Snippet(code='foo = "bar"\n') snippet.save() snippet = Snippet(code='print("hello, world")\n') snippet.save() 튜토리얼 보고 따라하고 있었는데 shell에 이 부분을 저장하는 방법을 잘 모르겠습니다 혹시 한번만 상세하게 알려주실 수 있을까요??
안녕하세요 선생님! Section 3의 [이론] Regression task의 Loss: L1, L2, Huber, Log Cosh Loss 에서 질문이 있습니다. "미분 가능"에 대해서 궁금한 점이 있는데, MAE loss처럼 0에서 미분이 불가능 한 경우에는 gradient를 계산할 수 없는데 어떻게 해당 loss를 사용할 수 있는 것인가요? 또 Huber loss는 한 번만 전 구간 한번만 미분가능하고, Log Cosh loss는 전 구간 2번 이상 미분가능하다고 말씀해주셨는데 한 번만 미분 가능한 것보다 2번 이상 미분가능한 것의 장점이 무엇인가요? 확인해주셔서 감사합니다!
안녕하세요. 나머지 합 구하기 핵심 아이디어 중 첫 번째 (A+B)%C는 ((A%C) + (B%C)) % C와 같다. 는 것은 본 문제를 푸는 데에는 직접적 관련이 없는 것 같은데 어떻게 관련이 되어 있는지 궁금합니다. 문제가 연속된 부분의 합의 나머지를 구하는 것인데, (A[i+1] + ... + A[j])%M = (S[j] - S[i])%M 이 되고, 나머지 연산이 linear 연산이기 때문에 (S[j] - S[i])%M = 0이라면 S[j]%M = S[i]%M 이라고 할 수 있을 것 같아서요. 이 경우에 핵심 아이디어 2번째, 3번째로도 문제 풀이가 가능한 것 같은데, 핵심 아이디어 1번째는 어떤 역할을 하는지 궁금합니다. 감사합니다. 이 되어
pyinstaller 사용시 에러 4900 WARNING: Library not found: could not resolve 'api-ms-win-crt-string-l1-1-0.dll', dependency of 'C:\\Users\\***\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\DLLs\\tcl86t.dll'. 명령 프로프트에서 실행해도 4524 WARNING: Library not found: could not resolve 'api-ms-win-crt-string-l1-1-0.dll', dependency of 'C:\\Users\\이종익\\AppData\\Local\\Programs\\Python\\Python312\\DLLs\\tcl86t.dll'. 해결 방법을 알고 싶어요
[리뉴얼] 파이썬입문과 크롤링기초 부트캠프 [파이썬, 웹, 데이터 이해 기본까지] (업데이트)
- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다) - 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다 - 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다 - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 섹션1의 6번째 강의(출력 포멧과 입력) 수업 자료를 다운 받았는데 1번째 강의와 같은 예제파일이 들어있습니다(python-question1-web.ipynb) 해당 강의에 맞는 예제 파일로 바꿔주셔야 할 것 같습니다!!
아무리 코드를 봐도 잘못된게 없어서 백준 사이트 확인해보니 단맛 입력인 A 끼리는 곱하고 짠맛인 B 끼리는 더해야 해당 입력에 대한 올바른 출력값 (문제에서는 1) 이 나옵니다. 그냥 recur(idx+1, dan+ingre[idx][1], zzan*ingre[idx][0], use+1) 이렇게 인덱싱만 바꿨습니다. 아니면 제가 혹시 문제를 잘못 이해한걸까요..?
class_score = [30,20,10] class_score 라고 입력하니 아래와 같이 나오는데 뭐가 잘 못 됐을까요?^^ --------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 1 ----> 1 class_score NameError: name 'class_score' is not defined
현재 문제 자동적으로 여러개의 선택상자를 입력하고 어떤것이 체크되었는지 확인하여 리턴할 것을 정해야하는 함수를 구현하려 합니다. 1번, 3번이 선택 되었다면 1, 3을 리턴하는 방식을 구현하려 했습니다. 제가 질문드린 내용을 구현하려면 [HwpAutomation.hwp 내부 사진] 다음사진에서 IHwpObject - IXHwpDocuments - IXHwpFormCheckButtons의 IXHwpFormCheckButton:양식 개체 체크 버튼 오브젝트에서 caption값을 수정하는 방법 value 값을 리턴하는 것 여기에서 사실 XHwpDocuments.XHwpFormCheckButtons를 해야한다고 생각했는데 안되는거 같아서 혹여 이 부분을 참고하여서 개발을 하려면 어떻게 이해를 해야할까요 ㅠㅠ
저는 R.A.G를 통한 LLM 챗봇을 개발을 하기위해 본 강의를 수강하기 시작했는데 너무 유읙합니다. 이럴 경우에도 embedding을 해서 R.A.G를 통해 retrieve가 가능한지 여쭤보고 싶어요. 데이터 크롤링 (컬럼 중에 리뷰데이터)의 데이터를 전처리해서 바로 Embedding을 통해 vector database에 넣어서 RAG를 활용할 수 있나요? 결과물에 대한 시나리오는 User가 챗봇에게 피부관련 사진 또는 문제에 대해서 고민을 입력하면 특정 논문 (강사님 강의에서 tax 파일과 같은 의미)을 기반으로 답변을 주게 되며 동시에 특정 쇼핑몰의 화장품의 리뷰들을 요약해주며 해당 제품을 추천하는 형태의 서비스입니다. 지금 생각으로는 데이터크롤링을 통해 긁어온 모든 자료들을 embedding해서 RAG할 수 있을 것 같은데 그것에 가능한지 궁금합니다.
안녕하세요 강사님 먼저 훌륭한 강의 공유해주셔서 너무 감사합니다 저는 지금 사내 위키를 크롤링해서 그 내용을 학습하고 이에 대한 내용을 GPT에게 질문했을 때 답변하는 챗봇을 개발하고 있습니다. 가이드 문서에는 이미지 파일을 통한 예시와 함께 작성된 가이드 문서가 많은데 이를 어떻게 학습시키거나 이용자에게 뿌려줄 수 있을지 궁금합니다 첨부된 GPT답변을 보시면 예제 스크린샷이라고 나오지만 제가 문제로 예상하는것은 위키가 로그인 된 사용자만 열람이 가능하기 때문에 이미지 링크 파일 또한 로그인되지 않은 상태에서는 접근이 불가능하기 때문입니다. 혹시 답변에 도움이 될까 싶어 제가 구현한 단계를 마지막으로 질문 마치겠습니다 크롤링(selenium)을 통해 wiki를 탐색하며 .txt파일로 긁어옵니다 표 같은경우 강사님 조언대로 table -> markdown code태그는 ```code``` 태그로 감싼다 image데이터의 경우 src에서 파일 링크를 추출해서 text로 변환 (ex https://cdn.inflearn.com/public/files/courses/324145/9b8f6df3-8278-446f-b0da-394371126807/inflearn_python_07.png) DirectoryLoader로 파일들을 embedding해서 벡터화 강의 따라가며 나머지 동일하게 구현
섹션2의 Grid Search 예제에서 학습/테스트 데이터 분리시 train_test_split()함수에서 stratify옵션없이 사용되었는데요, 계층 분할을 위해 stratify=iris _data.targe t 옵션을 넣어야 하는거 아닌가요? stratify옵션 넣고 테스트해보니 학습데이터 score는 강의동영상의 점수보다 낮았는데, test data에 대한 스코어는 강의 동영상과 동일하게 나왔습니다.
