학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 이전 질문을 다시 드립니다. 질문과는 이질적인 답변이 올라와서 질문을 정확히 전달하기 위해 이미지로 정리하였습니다. 확인 요청에 대한 답변을 부탁 드립니다. 아울러 아래는 실제 강의 내용입니다. 부산에서 알려진 찍먹 비율이 60%정도고 부먹이 40%정도라고 알려져 있다라고 하구요, 수원에서 관찰을 했어요. 찍먹이 1, 부먹이 2라고 하겠다. 수원데이터가 찍먹 1,1,2,2,1 이런 식으로 데이터 값이 나오겠죠. 수원에서 관찰된 데이터가 관찰값이고 부산에 %가 기대도수, 기댓값이다. 나온 관찰값과 기대도수를 카이제곱함수에 넣어주면 끝나는 거다. scipy에 stats모듈이 있고 여기에 카이제곱이 있다. 첫 번째 파라미터가 관찰된 빈도리스트고 두 번째 파라미터가 기대빈도 리스트다. 빈도로 넣어주셔야 한다. 이게 가장 중요하다. -> (관찰된 빈도 리스트[ ], 기대빈도 리스트[ ]) 수원은 카운터 하면 된다. 1이 3개, 2가 2개 즉[3,2] 이렇게 카운터 하면 된다. 기대빈도리스트. 그러니까 지금 퍼센트(%)로 되어 있는데 실수로 퍼센트(%) 그대로 넣는 분들이 계시거든요. 0.6이 있고 0.4가 있다. 이것을 빈도로 변경해줘야 한다. 그래서 수원의 총 개수를 구하고 5개네요. 5씩 곱해주면 된다. [0.6*5, 0.4*5] 이렇게 리스트를 만들고 카이제곱검정에다가 첫 번째 관찰된 빈도리스트 수원값을 넣고, 두 번째 기대빈도 리스트에 부산 데이터를 넣어주면 끝나는 거다. -> 관찰된빈도리스트[수원값], 기대빈도리스트[부산값] 이렇게 실행하면 검정통계량 값과 p벨류 값을 구할 수 있다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형3의 범주형 데이터 분석(카이제곱 검정)의 적합도검정 설명에서 질문 드립니다.(2분 38초) 문제풀이에 대해 질문드립니다. 문제를 풀기 위해서는 부산의 기대도수가 제시되어야 하지 않나요? 찍먹과 부먹의 비율로 부산 0.6, 0.4이고 수원의 기대도수는 1,1,2,2,1 이라고 했을 때 [3, 2] 부산의 기대도수가 제시되지 않은 상태에서 수원의 기대도수 5를 부산에 그대로 대입하였는데 이는 기대도수는 관찰하려는 도시(부산,수원)을 동일하게 맞췄기 때문인건가요. 왜냐하면 문제에서는 공교롭게도 부산의 60%, 40% -> 3:2비율과 수원의 60%, 40%->3:2비율이 동일하기 때문입니다. 즉, 수원이 5면 부산도 동일한 조건으로 해야 한다는 가정을 두는 것인가요? 부산에 경우 기대도수가 일반적으로 타 지역인 수원과 동일하지는 않습니다. 부산은 1,1,1,1,2처럼 수원과 다르게 나올 수 있습니다. 그럼 4, 1이 되니 총개수 5로 곱하면 [0.8*5=4, 0.2*5=1]이 되어 부산[3,2]과 수원[4,1]의 빈도는 차이가 납니다. 하지만, 문제에서는 결과가 동일하게 나왔던데요 이처럼 뒷 부분을 이해하지 못했습니다.
🚨 아래의 가이드라인을 꼭 읽고 질문을 올려주시기 바랍니다 🚨 질문 하시기 전에 꼭 확인해주세요 - 질문 전 구글에 먼저 검색해보세요 (답변을 기다리는 시간을 아낄 수 있습니다) - 코드에 오타가 없는지 면밀히 체크해보세요 (Date와 Data를 많이 헷갈리십니다) - 이전에 올린 질문에 달린 답변들에 꼭 반응해주세요 (질문에 대한 답변만 받으시고 쌩 가시면 속상해요 😢 ) 질문 하실때 꼭 확인하세요 - 제목만 보고도 무슨 문제가 있는지 대충 알 수 있도록 자세한 제목을 정해주세요 (단순 단어 X) - 질문의 배경정보를 제공해주세요 (이 문제가 언제 어떻게 발생했고 어디까지 시도해보셨는지) - 문제를 재현하도록 코드샌드박스나 깃허브 링크로 전달해주세요 (프로젝트 코드에서 문제가 발생할 경우) - 답변이 달렸다면 꼭 확인하고 반응을 남겨주세요 - 강의의 몇 분 몇 초 관련 질문인지 알려주세요! - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.
/book/3만 " 존재하지 않는 페이지 입니다."라고 뜨는데 이유를 잘 모르겠습니다. 아래는 npm run build 결과입니다. > section02@0.1.0 build > next build ▲ Next.js 15.1.6 ./src/components/book-item.tsx 17:7 Warning: Using <img> could result in slower LCP and higher bandwidth. Consider using <Image /> from next/image or a custom image loader to automatically optimize images. This may incur additional usage or cost from your provider. See: https://nextjs.org/docs/messages/no-img-element @next/next/no-img-element ./src/pages/book/[id].tsx 51:9 Warning: Using <img> could result in slower LCP and higher bandwidth. Consider using <Image /> from next/image or a custom image loader to automatically optimize images. This may incur additional usage or cost from your provider. See: https://nextjs.org/docs/messages/no-img-element @next/next/no-img-element ./src/pages/search/index.tsx 20:6 Warning: React Hook useEffect has a missing dependency: 'fetchSearchResult'. Either include it or remove the dependency array. react-hooks/exhaustive-deps info - Need to disable some ESLint rules? Learn more here: https://nextjs.org/docs/app/api-reference/config/eslint#disabling-rules ✓ Linting and checking validity of types Creating an optimized production build ... ✓ Compiled successfully ✓ Collecting page data 인덱스 페이지 렌더링 fetchOneBook error Error: 서버 상태 오류 at u (.next/server/pages/book/[id].js:1:634) at async x (.next/server/pages/book/[id].js:1:873) ✓ Generating static pages (8/8) ✓ Collecting build traces ✓ Finalizing page optimization Route (pages) Size First Load JS ┌ ● / (ISR: 3 Seconds) 1.05 kB 95.7 kB ├ /_app 0 B 94.6 kB ├ ○ /404 322 B 94.9 kB ├ ƒ /api/hello 0 B 94.6 kB ├ ƒ /api/revalidate 0 B 94.6 kB ├ ● /book/[id] (5318 ms) 705 B 95.3 kB ├ ├ /book/3 (5072 ms) ├ ├ /book/1 ├ └ /book/2 └ ○ /search 1.11 kB 95.7 kB + First Load JS shared by all 96.9 kB ├ chunks/framework-a4ddb9b21624b39b.js 57.5 kB ├ chunks/main-d4c20200ddabac7f.js 33.7 kB └ other shared chunks (total) 5.68 kB ○ (Static) prerendered as static content ● (SSG) prerendered as static HTML (uses getStaticProps) (ISR) incremental static regeneration (uses revalidate in getStaticProps) ƒ (Dynamic) server-rendered on demand // book/[id].tsx // index.tsx
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 장우진님, 리액트 네이티브로 웹앱을 구현한 후에 구글 로그인 기능을 추가하고자 하신다면 파이어베이스를 통해 이 기능을 제공할 수 있습니다. 파이어베이스는 웹과 모바일 애플리케이션 모두를 지원하는 강력한 플랫폼입니다. 리액트 네이티브에서는 파이어베이스의 Authentication 모듈을 사용하여 쉽게 구글 로그인 기능을 구현할 수 있습니다. 과정은 일반적으로 다음과 같습니다: 1. 파이어베이스 콘솔에서 해당 프로젝트에 구글 로그인 기능을 활성화합니다. 2. 리액트 네이티브 앱에 필요한 파이어베이스 SDK를 설치하고 구성합니다. 3. 파이어베이스 Authentication 모듈을 사용하여 구글 로그인 기능을 구현합니다. 구글 로그인 기능은 웹앱에서 구현 가능하며, 리액트 네이티브에도 동일하게 적용할 수 있다는 점에서 효율적인 개발이 가능합니다. 구체적인 코드 및 구현 방법은 다음의 문서를 참조해 보세요: - 파이어베이스 웹으로 구글 로그인 구현하기 프로젝트의 구체적인 요구 사항에 따라 추가적인 설정이나 코드가 필요할 수도 있습니다. 따라서 더 자세한 구현 방법은 위의 공식 문서나 관련 블로그 글을 참고하시길 바랍니다. 저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다. 이런 너의 대답은 알겠어! 그런데 내가 궁금한거는 강의에서는 파이어베이스 프로젝트를 만들때 웹 애플리케이션으로 만들어서 진행했는데 구글 로그인 환경도 웹 애플리케이션으로 진행할 수 있는지 물어보는거야! 아니면 안드로이드 환경으로 프로젝트를 다시 만들어야해? reactnative야!
공간복잡도가 N인 경우는 큰 차이가 없다고 이해했습니다. 예제 코드에서도 29, 30 처럼 N인 경우를 확인하였습니다. 그렇다면 공간복잡도가 N^2인 경우는 어떤 예제 코드가 될 수 있을까요?? 시간복잡도는 이해가 갔는데(ex. 이중for문) 공간복잡도가 N^2인 경우는 어떻게 되는지 궁금합니다!
다음과 같은 양식으로 남겨주세요. 질문을 한 배경 : 질문내용 : 섹션5 강의에서 넬리파이로 배포하는 방법을 듣던중...강사님과 화면이 달라서 그런지 제가 메뉴를 못찾겟네요.... 디자인구체화까지 하고 강사님 화면에서는 왼쪽에 아이콘을 누르면 배포 할수 있는 종류가 나오던데.... 전 아무리 찾아봐도 찾지를 못했네요 ㅡㅡ 어디로 들어가야 비셀이나 넬리파이가 있는걸까요 ㅡㅡ 넬리파이뿐만 아니라 배포하는 메뉴 자체가 없어서요...메뉴마다 다 눌러서 찾아봤는데도 없네요
현재 딥러닝 학습하면서, 업무/카페 환경에서 불편하게 원격 데스크탑으로 코드를 돌리고 있던 중, 좋은 강의를 발견해서 듣고 있습니다. 잘 수강하고 있는게 맞겠지요? wsl --install로 wsl 설치하는데, user와 password 설정하는 부분이 뜨지 않아서 질문드립니다.
제가 이해한 바로는 원본 이미지(ex. pascalVoc)와 Annotation 파일을 이용해 selective search를 진행해 후보 바운딩 박스 2000개 추출. 이때 G.T는 Annotation 파일에 담겨있던 정답 바운딩 박스 정보로, 바운딩 박스 좌표와 정답 object label이 담겨있고, SS predicted는 selective search로 뽑은 후보 바운딩 박스로, 바운딩 박스 좌표만 존재. 이렇게 얻은 2000개의 후보 바운딩 박스를 딥러닝 네트워크에 주입하기전, ImageNet 데이터로 Feature Extractor Pre-train. 질문1) 이 Pre-train의 목적이 무엇인가요? AlexNet이 입력으로 이미지를 받으면 출력으로 그 이미지의 클래스를 예측하도록 훈련하는 것인가요? G.T와 SS 영역 IOU가 0.5 이상인 경우만 해당 클래스로, 나머지는 Background로 fine-tuning 질문2) 이때 fine-tuning이라는 것은 iou 점수에 따라 SS 즉, 후보 바운딩 박스에 이 바운딩 박스와 IOU가 높은 G.T에 담긴 label을 부여하는 작업. 즉, 데이터 전처리 같은 작업인 것인가요? 아니면 pre-train 된 AlexNet에 2000개의 후보 바운딩 박스와 G.T를 입력해 어떠한 학습이 진행되는 것인가요. 위의 과정으로 얻은 Feature Map을 1차원으로 만들고, 그 값을 SVM에 넣어 예측값을 만드는데, 그 전에 SVM을 G.T로만 학습한다. 질문3) 여기서 G.T로만 학습한되 0.3 IOU 이하인 SS는 background로 설정, 0.3 이상이지만 G.T와 label이 다른 SS는 무시하고 학습한다는데, 저는 이 말이 SS 중에서 IOU 점수와 label에 따라 background와 무시할 것을 정하고 그 이외에 것으로 SVM을 학습한다고 이해되는데, 이 말이 첫번째 줄의 G.T로만 학습한다는 말과 맞지 않은것 같아 이해가 힘듭니다.
안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다. 깃허브에 제공해주신 섹션 마크다운 파일과 영상과 다를 때가 존재하고, 마크다운 파일에 내용이 적혀져 있지 않을 때도 존재합니다. 여유가 된시다면 main 브랜치에 섹션 마크다운 파일들 내용을 모두 채워주시면 감사하겠습니다. ! 더 보기 좋을 것 같아요
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part1]
강의: 처음하는 파이썬 데이터 분석 > 가장 빠른 시각화 라이브러리 사용법 이해1 16:00 주피터노트북: pandas-visualization-iplot > 2.4.1. bar 그래프 테스트 df.iplot(kind='bar') 부분 에러: 정확한 에러 분석을 위해 코드를 아래와 같이 고침 try: df.iplot(kind='bar') except Exception as e: print(f"Error: {e}") 에러 메시지: Error: Invalid property specified for object of type plotly.graph_objs.layout.XAxis: 'titlefont' Did you mean "tickfont"? titlefont 라는 프로퍼티를 못찾는데 버전 문제로 보입니다. bar 뿐만 아니라 모든 iplot 관련 메소드에서 동일한 문제가 발생하며, 처음하는 파이썬 데이터 분석 쪽에서도 동일한 문제가 발생합니다. 버전정보 OS: Mac 15.1.1 python: 3.12.7 pandas: 2.2.2 plotly: 6.0.0 (5.6.0 으로 다운그레이드 해봤으나 동일) cufflinks: 0.17.3 chart-studio: 1.1.0 강의 촬영일로부터 많은 시간이 흘러 이런 문제가 발생하는듯 한데, 최근 수강 신청을 한 수강생들 모두 동일한 문제가 발생할 것으로 예상됩니다. 이 다음 레벨인 처음하는 파이썬 데이터 분석에서도 동일한 에러가 나서 graph_objects를 사용하여 그래프를 확인할 수 밖에 없으니 정상적으로 학습 진도를 나가는데 시간이 많이 걸립니다. Cufflinks 가 오래되어 유지보수가 안되고 있는것 같은데 (plotly 버전 4까지 지원.. 현재 plotly 버전은 6.0.0) Cufflinks 대체제가 필요할것 같습니다. 확인부탁드리며, 업데이트 부탁드리겠습니다. 감사합니다.
