학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 안녕하세요 선생님, 질문은 3가지 입니다. 1) 저는 문제를 딱 접했을때 분류모형을 써야할지, 예측모형을 써야할지 판가름을 정확하게 못하는 것 같습니다. 쉽게 판별하는 방법이 있을까요? 2) 이 문제의 경우 target인 output 컬럼을 train.head() 로 보면 0과 1로 구분되어있어서, 0 또는 1로 분류하는(분류모형) 것인가 생각했다가도 문제 맨위에서 참조해주는 예시에서 id,output 41,0.633 28,0.123 222,0.355 를 보면 output이 확률값으로 되어있어서 회귀모형을 사용해야하는 것인가? 라고 헷갈리곤합니다. 어디서 개념을 잡지 못하는 것일까요 3) 최종 예측을 할때 pd.DataFrame({'id':test_id, 'output':pred_proba[:,1]}).to_csv("00000.csv", index=False) output에 pred_proba 를 쓰셨는데 참조예시에서 확률값을 OUTPUT에 담았기 때문에 pred_proba를 사용한 것일까요? 그렇다면 output에 pred 를 담는 경우는 어떤 경우인지요?
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 df = df.T df.head() mean_2001 = df[2001].mean() mean_2003 = df[2003].mean() a = sum(df[2001] > mean_2001) b = sum(df[2003] < mean_2003) print(a+b) 이렇게 작성하면 결과가 다르게 나오는데,, 어디서 잘못된 것일까요?
DDIM 설명해주신 부분을 보다가 이해가 안 되는 부분이 있어서 질문드립니다. 선생님께서 Reverse term이 이렇다고 말씀을 해주셨는데요.. 다른 강의도 찾고, 논문도 보고 하다가 이 수식이 다음과 같은 과정으로 전개될 수 있다는 것을 확인하였습니다. 그러면 위 그림의 두 번째 수식에서 x_0와 epsilon_t를 (epsilon를 예측하는) Neural Network를 통해 계산한 것으로 바꿔 쓴다면 선생님께서 설명하신 아래의 수식이 되는 것인가요? 다시 말해, DDPM에서 x_0를 x_t와 epsilon_0로 표현할 수 있다고 들었는데, 이 수식을 이용하여 x_0를 예측하는 것인지 질문드립니다. 만약 이게 맞다면, epsilon의 아래첨자에 있는 0, t 이런 것은 그냥 무시하고 생각해도 되는 것인가요? 왜냐하면 초록색 밑줄에 있는 epsilon_t의 아래첨자는 t이지만, x_0를 나타낸 epsilon_0의 아래첨자는 0이어서 그냥 무시하고 생각해도 되는건지 여쭙습니다.
driver = webdriver.Chrome () 여기서 계속 오류가 나는데요. 혹시 최근에 바뀐게 있나요? 강의 내용 외 개인적인 실습 사이트의 질문은 답변이 제공되지 않습니다. 문제가 생긴 코드, 에러 메세지 등을 꼭 같이 올려주셔야 빠른 답변이 가능합니다. 코드를 이미지로 올려주시면 실행이 불가능하기 때문에 답변이 어렵습니다. 답변은 바로 제공되지 않을 수 있습니다. 실력 향상을 위해서는 직접 고민하고 검색해가며 해결하는 게 가장 좋습니다.
안녕하세요!! 강의를 듣는 도중 궁금한것이 생겼습니다 이전 영상에서 손실함수의 편미분을 구해서 weight를 업데이트 하는 방식의 설명중에 공식의 오른쪽 부분 xi * (실제값i - 예측값i) 부분이 코드 상에 구현된것이 이부분 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^^
추가로 질문 드리고 싶습니다 1.SGD시 1건의 데이터는 모든 피쳐를 포함한 1건의 데이터(RM, LSTAT의 경우 2개의 W를 가지는 2개의 열방향 데이터)인것인가요? 맞다면 1000번의 iteration시 동일한 데이터로 1000번 학습을 하는건가요? 아니면 열방향으로 순차대로 학습을 하는건가요?(예를 들면 600개의 데이터가 있다고 하면 1번부터 600번까지...) 2.미니배치에서 Batch size만큼 학습데이터를 순차적으로 학습시킬때, Batch size는 순서대로(600개의 데이터가 있다면 1~30번, 31~60번...이렇게 정직하게 가져 오는건가요?? 아니면 1, 5, 8, 11, 50, 100 과 같이 랜덤하게 선택하되, Batch size만 지키는 것인가요?? 진짜 감사드립니다...강의 계속 보고 있습니다!!
안녕하세요!! 다시 복습하는 중입니다...!! 강의를 들으면서 궁금한건데 강의에서는 손실함수의 편미분과 업데이트시 w0(바이어스)과 w1(기울기,가중치)를 예시로 들면서 설명을 해주셨는데 만약 바이어스를 제외한 w1(기울기, 가중치)의 갯수가 여러개일경우(w2, w3, w4)편미분하는 절차는 어떻게 되나요?? w1만 편미분하고 업데이트 하구, w2만 편미분하고 업데이트 하는...방식인지 아니면 w1, w2, w3를 한번에? 편미분 해서 나온 값으로 업데이트 하는것인지 궁금합니다! 좋은 강의 감사합니다^^
강의 회귀 실습 1: 자전거 대여(공유) 수요 예측 -02에서 19분 52초 경에 나오는 선형 회귀의 피처별 회귀계수 시각화 부분에서 저 회귀계수 값들이 다르게 나올 수가 있는지, 질문드립니다. github의 주피터노트북 코드 다운로드 받아서 그대로 시행했는데 LinearRegression/Lasso/Ridge 각 회귀에 대한 RMSLE, RMSE, MAE까지는 값이 정확히 동일하게 나오는데 회귀 계수의 값을 보려고 lr_reg.coef_ 부분에서 결과가 다르게 나옵니다. 상식적으로 회귀 모형에서 이런 결과가 나올 수가 없다고 생각되는데 무슨 이유인지 모르겠어서 질문드립니다! 감사합니다
안녕하세요, 선생님. 강의 15분 경에 다음과 같은 코드가 나옵니다만, 저는 분명 동일한 코드를 실행했는데 오류가 떠서 질문드립니다. house_df.fillna(house_df.mean(),inplace = True) TypeError: can only concatenate str (not "int") to str 이 코드가 Null있는 문자형 열까지 포함시켜 처리하기 때문에 오류가 나는 거 같은데, 혹시 원래 정상적으로 실행되는 코드인가요…? 책에 있는 코드도 동일한데 제가 실행시키면 에러가 나서 전 Null 있는 숫자혀여 열에 대해서만 각 열의 평균값으로 결측치를 채워서 실행했습니다. 만약 현재 버젼으로 정상적으로 실행이 되지 않는 코드라면 선생님께서 혹시 이 부분에 대해서만 새로 작성하신 코드를 여쭙고 싶습니다! 방금 확인해보니까 jupyter notebook으로는 잘 실행되는데, vscode에서는 위와 같은 오류가 뜹니다. 혹시 이 오류가 뜨는 이유를 알 수 있을까요?
강사님 안녕하세요 강사님 강의 덕분에 저 혼자서 페이지도 만들고 nginx 사용해서 서버까지 배포해보았습니다. 다름이 아니라 3일전 까지만 해도 느리긴 했지만 잘 되던 서버가 오늘 서버내의 기능을 사용할려고 하니 502 bad gateway를 내 뱉으면서 멈춰버립니다.(되다가 안되다가 반복함) 그래서 error 로그를 찾아보니 2023/11/01 00:20:22 [error] 10930#10930: *232 upstream prematurely closed connection while reading response header from upstream 라고 뜨네요 3일동안 해봤는데 헛발짓만 했네용.. gpt한테 물어봐도 메모리 리소스, 네트워크 문제 , 응답시간 문제 등 이라곤 하는데 메모리랑 네트워크에는 아무런 문제가 없는거 같습니다. 3일전까지만 해도 잘되던 서버가 안되니까 많이 답답하네요..
!python train.py \ --training_data_path="./data/ICDAR2015/train_data/" \ --checkpoint_path="/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/east_resnet_50_rbox" python3: can't open file '/content/train.py': [Errno 2] No such file or directory 위 코드에 대해 자꾸 에러가 생기는데 해결방법을 알고 싶습니다
설계독학맛비's 실전 AI HW 설계를 위한 바이블, CNN 연산 완전정복 (Verilog HDL + FPGA 를 이용한 가속기 실습)
AI CNN 하드웨어 가속기 FPGA 관련 문의드립니다. 강의에서 사용하는 보드 말고, ZedBoard를 사용하여 실습하고 있습니다. ZedBoard는 JTAG 핀 꼽는 곳이 따로 있는데 JTAG USB Blaster 구매하여 usb로 연결해주어야 할까요? micro usb 사용하면 장치 인식을 못하고, 아래와 같은 메세지가 뜹니다. 이렇게 JTAG 핀을 꼽는 부분이 따로 있습니다. 위와 같이 JTAG에 핀 연결해서 구성해야할까요? 레퍼런스 찾아보아도 간략하게만 설명되어 있어서, 문의드립니다. 답변 부탁드립니다. 감사합니다.
안녕하세요 선생님. 강의중 12분 20초쯤에 손실값과 정확도가 둘 다 높은 상태로 보이는데, 정확도가 높으면 손실값이 낮아야하는거 아닌가요? 아무리 테스트 데이터에 대한 평가라고 해도 정확도에 비해 손실값이 너무 높은게 좀 이상해보입니다. 학습할 때는 손실값을 낮게, 정확도는 높게라는 개념이 모델을 평가할 때는 조금 다른건가요?
현재 오픈된 커리큘럽 강의 소개 및 실습 환경에서 주피터 노트북 에제파일 다운로드 받아서 실행하였습니다. 이상한 점은 VGG16 모델 생성 후 학습 및 성능 검증 cell 실행결과 cal_accuracy가 0.1정도 나오는데 값이 너무 낮은 것 같습니다. 동영상 강죄에서 교수님이 보여주신 결과는 0.85 정도 나오는데 을 원인을 모르겠습니다. 예제파일상의 어떤 부분이 문제인지 확인부탁드립니다. 감사합니다.
