그람슈미츠 프로세스 증명 시 u1 v1을 같다고 하고 시작하셨는데요. orthonamal vector는 크기가 1인데 기존의 벡터가 크기가 1이라는 보장이 없잖아요? 근데 어떻게 저런 가정이 갑자기 되는지 잘 모르겠습니다 ㅠ

- 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. 안녕하세요.IMDBDataset 파일 다운로드가 안되는데 어떻게 받을 수 있을까요? > !gdown https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg ------------------------------------------- Access denied with the following error: Cannot retrieve the public link of the file. You may need to change the permission to 'Anyone with the link', or have had many accesses. You may still be able to access the file from the browser: https://drive.google.com/uc?id=1RFs-jV18dy9I3cWQ2M80kHfON-fDCerg

안녕하세요.강의 열심히 듣고 있습니다.슬랙 초대 부탁 드립니다.1sunpa@gmail.com

안녕하세요~한국 번호판도 OCR 인식이 가능할까요?데이터셋에 필요한게 무엇이 있을까요? 한국 번호판은 생성을 했는데..groundtruth.csv 파일도 필요할까요?

실제 캐글(Kaggle) 문제 풀고, 제출해보며, 성능 개선 기법 익히기5 강의에서 질문입니다.해당 강의 2:50 부분부터 Evaluation 코드에 관해 설명을 해주셨는데요,with torch.no_grad() 안쪽의 코드에서는 with torch.no_grad(): model.eval() ret = None for img, fileid in data_loader: img = img.to(device) pred = model(img) ids += list(fileid) # ex) [1, 2] + [3, 4] -> [1, 2, 3, 4] if ret is None: ret = pred.cpu().numpy() else: ret = np.vstack([ret, pred.cpu().numpy()]) return ret, ids pred.cpu().numpy()와 같이detach()를 따로 사용하지 않은 걸 볼 수 있었습니다. detach()의 사용에 관해서 찾아보니, with torch.no_grad() 블록은 역전파(gradient 계산)를 비활성화 하므로,pred는 gradient 계산과 관련이 없기에, detach()를 따로 호출하지 않고 numpy 배열로 변환할 수 있다 라는 내용을 찾을 수 있었습니다. 그 전에 수업 시간에 보여주신 코드에서는  model.eval() with torch.no_grad():     for x_minibatch in x_test_batch_list:         y_minibatch_pred = model(x_minibatch)         print(len(y_minibatch_pred), y_minibatch_pred.shape)         y_pred_list.extend(y_minibatch_pred.squeeze().detach().tolist())이와 같이with torch.no_grad() 안에서도 detach()를 사용하신 코드들을 볼 수 있었는데요,Evaluation 단계에서 detach()의 사용이 필수적인 것인지 여쭙고 싶습니다!

초반에 bias를 열벡터로 표현시다가 강의 6분부터는 행 벡터로 나오는데요 bias에는 Transpose 표기가 되어 있지 않습니다 왜그런지 궁금합니다

안녕하세요 강사님 ㅎㅎ강의 너무 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라.15:40 에 많이 사용하는 것이SGC + 스케줄링 또는 SGD + 모멘텀 + 스케줄링 이라고 말씀하셨는데요.해당 부분을 코드로 나타내면 이렇게 되는게 맞을까요?import torch import torch.optim as optim # SGD + 스케줄링 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) # SGD + 스케줄링 + 모멘텀 optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9) scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=30, gamma=0.1) for epoch in range(num_epochs): ... for inputs, targets in train_loader: optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) loss.backward() optimizer.step() scheduler.step()  감사합니다.

colab무료 자원이 없어서, jupyter notebook환경에서 fine-turning을 진행하는데 CUDA Version: 12.2 에서 autotrain llm시libcusparse.so.11: cannot open shared object file: No such file or directory 에러가 발생하고 있습니다. 혹시 해결방법을 조언받을수 있을까요?

[딥러닝 전문가 과정DL1101] 딥러닝을 위한 파이썬 레벨 1 듣고 있는데, 다른 일로 바빠서 3개월이 금방 지나가버렸습니다 ㅠㅠ 50%까지 들었는데, 조금이라도 기간 연장해주실 수 있을까요? 끝까지 강의 듣고싶습니다.

PEFT 실습 4에서 training시작할때 out of memory가 발생합니다.

pdf에 없는거 같아요.영상시작할때도 페이지 열려있는 상태에서 시작해서들어가는 방법을 모르겠구요.그리고 차량번호판 OCR때문에 영상듣는건데전체 프로젝트 파일은 따로 없는 건가요?

openai.FineTuningJob.create(training_file="file-G8e3McuXFWVZnm1XSNB-----", model="gpt-3.5-turbo")위의 코드에 대해서 아래와 같이 메세지가 나오면서 실행이 안됩니다 ㅠㅜ { "name": "AttributeError", "message": "module 'openai' has no attribute 'FineTuningJob'", "stack": "--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) /Users/loveyourself/dev/LLM/chatBot/worKBee/worKBee.ipynb 셀 3 line 1 ----> <a href='vscode-notebook-cell:/Users/loveyourself/dev/LLM/chatBot/worKBee/worKBee.ipynb#W3sZmlsZQ%3D%3D?line=0'>1</a> openai.FineTuningJob.create(training_file=\"file-G8e3McuXFWVZnm1XSNBtMrmA\", model=\"gpt-3.5-turbo\") AttributeError: module 'openai' has no attribute 'FineTuningJob'" } FineTuningJob 이 없다고 하는데 어떻게 해야하나요..

강의잘듣고있습니다.Korquad데이터셋을 나만의 데이터로 만드는 쉬운 방법이 있나요? 하나하나 직접 작성해야되는건지 문의드립니다. 또한 나만의 데이터는 gpt를 통해서 학습 등이 어려워서 추가데이터를 만들때 사용을 못할 것 같은데 방법이 있는지 문의드립니다

실제 캐글 문제 풀고 제출해보며 성능 개선 기법 익히기8 강의의 3:20 부분에서 궁금한 점이 있어 질문 올립니다. 해당 코드에서는 저장된 model_efficientnet-b7_without_scheduler_adam_1e5_epoch20.pth 모델을 load할 때, model_efficientb7 = deepcopy(model) PATH = '/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/Dataset/Dogs vs Cats/' model_efficientb7.load_state_dict(torch.load(PATH + 'model_efficientnet-b7_without_scheduler_adam_1e5_epoch20.pth'))다음과 같이 model의 뼈대를 다시 구성한 후, load_state_dict 메소드를 이용하여 가중치 값을 업데이트 하였습니다.  이때, model_efficientb7 = deepcopy(model) 와 같이 그냥 model 객체가 아닌, deepcopy(model)을 사용한 특별한 이유가 있는지 궁금합니다. deepcopy를 사용할 경우, 'model_efficientb7'과 'model' 객체는 서로 독립적인 객체로 유지된다는 점은 파악할 수 있었는데요,model_efficientb7에 적용되는 변화와는 별개로 model 객체 자체를 유지하려는 의도에서 사용한 것이라고 보면 되는지 여쭙고 싶습니다!

제공된 강의링크가 깨졌습니다! 필요한 강의 자료https://drive.google.com/file/d/1eeCo0WKkh1t0v6o_4lIOhR59SzKYUoX9/view?usp=share_link

llama2 모델리뷰 슬라이드는 어디서 다운받을 수 있을까요? 첨부파일에는 03 폴더가 없네요

RT를 알 수 없으니 이미 어떻게 RT 반영되어서 적용된 데이터를 주는거죠?

안녕하세요!!강의를 듣는 도중 궁금한것이 생겼습니다이전 영상에서 손실함수의 편미분을 구해서 weight를 업데이트 하는 방식의 설명중에 공식의 오른쪽 부분 xi * (실제값i - 예측값i) 부분이 코드 상에 구현된것이이부분 인거 같은데 해당 코드에서, 예를 들면 w1_update 변수 부분에 공식의 xi 를 곱하는 부분이 빠진게 아닌가 싶은 의문이 듭니다!! 제가 못찾고 있는건지...아니면 어디서 따로 구현이 된것인지 여쭤봅니다!! 강의 감사합니다^^

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다.train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True)실행 시키면, BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe에러가 발생 하는데.. 이유를 잘 모르겠습니다 ㅜ   

안녕하세요. 강사님. 강의 잘 들었습니다. 한번에 이해가 안되서 여러번 복습해야 할 것 같습니다. 다름이 아니고, 마지막 Deep Neural Network 이해를 돕기 위한 코드 자료에서 에러가 발생합니다.강의자료는 110_basic_operations_for_Function_Approximation 입니다.  states_v 출력부터 에러가 나는데, 코드를 보면 앞에서 states_v를 선언하는 내용이 없습니다. 코드 내용 확인바랍니다. 감사합니다.