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해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요, 강사님 지금 강의실에 보면 섹션8에 작업형3, 가설검정 콘텐츠 제작중입니다 라고 뜨고 섹션 10.에 5회 기출유형(작업형1) 강의가 업로드 되지 않았습니다. 계속 강의가 업데이트 중 인가요? 감사합니다.
해결됨
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
width_shift와 height_shift가 서로 반대로 실행이되는거같습니다. 혹시 단순한 오류인걸까요?
해결됨
파이썬/장고로 웹채팅 서비스 만들기 (Feat. Channels) - 기본편
안녕하세요 로비 채팅 구현 강의를 들으면서 구현 중인데 redis 서버도 정상적으로 잘 작동하고 스크립트도 정확하게 썼는데 계속 채팅을 입력하고 엔터를 누르면 새로고침(초기화)이 되네요 ㅠㅠ 어떤게 문제일까요? 아무리 문제를 해결해봐도 이상한점은 찾아볼수가 없네요
해결됨
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
혹시 배치정규화의 가중치 개수는 어떻게 구하는지 알수있을까요? chat gpt와 블로그를 봤는데도 설명이 나와있지 않아서 여쭤봅니다 !
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
학습된 모델을 이용해서 1개의 test data를 추론하는 과정에서 BN이 적용이 안되기 때문에, 학습데이터를 통해 구해진 평균과 표준편차를 이용해서 1개의 test data를 BN시켜주는것이 맞나요??(지수가중평균이동을 이용해서) r(scaling)과 b(shift)는 학습 데이터에서 최적화 된 값을 이용하는것이고요!! 제가 정확히 이해한건지 확인차 질문드립니다!!
미해결
파이썬/장고 웹서비스 개발 완벽 가이드 with 리액트
안녕하세요 api 인증키를 발급받기 위해 sendgrid를 가입하려고 하는데 가입이 되지 않아서 질문남깁니다!!
해결됨
실전 프로젝트로 배우는 데이터 앱 만들기 with Python & Streamlit
안녕하세요 강의자료에는 requirements.txt가 안보이는 것 같은데 혹시 어디서 다운받을 수 있을까요? 버전 충돌이 발생해서요ㅠ
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
안녕하세요 선생님 첫 예제인 Gradient_Descent_Pra...을 시험 해보려고 Kaggle에 입력 하였는데 위 그럼 같은 에러가 나옵니다. 제가 보기에는 버전이 안 맞은것 같은데요, 확인 부탁 드립니다.
미해결
실리콘밸리 엔지니어가 가르치는 파이썬 장고 웹프로그래밍
sqliteBrowser 사용하는 수업에서 db.sqlite3를 열려고 하니, database is locked 라는 메시지가 뜹니다. 그래서 ChatGPT나 Bard... Googling을 이용해봤지만, 저에게 해당될만한 내용이 없네요. 혹시 몰라 재부팅도 해봤습니다. 이거 DB부분만 지웠다가 다시 까는 방법이 있을까요? (makemigrations, migrate 부분)
해결됨
[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)
안녕하세요 선생님 현재 모델링 및 평가(회귀)부분을 학습하고 있습니다. 코드를 따라가면서 실습을 진행하고 있는데, rmse 값이 선생님과 달라 질문 드립니다. 제가 알기로는 모델링을 하는 과정에서 예측한 값이 달라질 수 있고, 이에 따라 평가지표인 rmse 값이 다를 수 있다...라고 알고 있습니다. 그런데 값의 차이 뿐만이 아니라 baseline과 scaler 적용 결과가 좋은지 나쁜지가 달라 질문드립니다. 예를 들어, 선생님께서 하셨을때는 RandomForestRegressor의 baseline이 rmse값이 가장 좋았고(작았고), scaler를 적용했을 때 rmse가 커져서 scaler 적용은 하지 않는게 좋다~라는 내용의 실습이었는데 제가 했을 때는 baseline의 rmse보다 scaler를 적용했을 때의 rmse가 작아 scaler를 적용하는 것이 좋다..는 결론이 나옵니다. 질문을 정리하자면, 모델링을 하는 과정에서 선생님과 제가 실습한 예측값과 rmse가 다른게 맞는지 다른게 맞다 해도 scaler 적용여부 등을 바꿀 수 있을 정도로 예측값과 rmse가 달라질 수 있는지 (추가질문)달라지더라도 선생님 실습값 : 4728.xx 제 실습값 6025.174022213681 이정도로 달라질 수 있는지... (추가질문) 모델링 및 평가(회귀) 24:56에서 수험자는 알 수 없는 영역>y_test로 rmse로 구하시고 결과값이 17909.xx로 나왔는데 여기에서도 charges에 로그변환 한 이후기 떄문에 원래는 np.exp(pred)로 rmse를 구했어야 하는지 일 것 같습니다. 감사합니다.
미해결
차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
안녕하세요 일전에 공지해주신 아래 파일에서 에러가 나는데 수정 좀 부탁 드립니다. 1강_TF2_Detection_Model_ZOO_example_fasterrcnn_pedestrian_dataset_2022_11_11.ipynb https://colab.research.google.com/drive/1LIMGUFJtCWw3gdgWh3T2aorR4AwogyPS?usp=sharing 죄송합니만 개인 사정상 다소 급하오니 선처 부탁드립니다!
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
안녕하세요 교수님. model을 생성할때는 입력값을 만약 2차원 gray scale (크기 = 28 28)이 들어왔다면 tensor값을 받아야하니 이것을 3차원(1 28 * 28)으로 받는것을 이해했습니다. 만약 RGB 이미지라면 (크기 : 28 28 3 )이 값을 그대로 받는건가요?? channel값은 임의의로 정했습니다. 그렇다면 fit()함수는 x값과 y값은 numpy로 받는데 이 값을 numpy에서 tensor값으로 변경시켜주지않고 받는것일까요?? 궁금합니다
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
선생님, 강의자료 ppt 얻을 수 있나요? 감사합니다.
미해결
차량 번호판 인식 프로젝트와 TensorFlow로 배우는 딥러닝 영상인식 올인원
craft에서 여러글자를 하나의 단어로 인식하는것이 맞는 것인가요 번호판 커스텀 데이터를 보면 bbox 와 하나의 라벨링이 있는데 해당 라벨링에 여러 단어가 들어가있습니다. 그래서 추측하기에 원래 기본적으로 하나의 단에 하나의 bbox가 있는것인데 이번 강의에서 여러 단어를 하나의 단어로 인식하는 방식이 맞는 것인지 궁금합니다. 아니면 라벨링은 무시하는 데이터 입니까? 아니면 craft가 문자 인식에 탁월한 detection model이지만, 이를 글자가 아니라 애초에 번호판 박스를 인식하는데에 쓰는 것인가요? 그리고 해당 bbox를 통해 전체 이미지중 해당 되는 img를 잘라서 crnn이 받아서 글자를 recognize 하는 것이 맞는것 인지 궁금합니다
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
선생님 안녕하세요. 다른 데이터셋으로 alexnet 모델훈련 후 test데이터 셋으로 성능 평가 중 해당에러가 발생하는데 버전문제일까요? 캐글노트북에서 진행하고 있습니다. UnknownError: Graph execution error:
미해결
파이참으로 100~200 까지 3의 배수 인쇄하고, 그의 합 구하고 있는데 3의 배수 5개씩 인쇄는 잘 했는데 합계가 이상하게 구해집니다. 오류가 어디에 있는 건지 모르겠어요.. 고치면 오류떠서 아예 실행이 안되는데 ㅜㅜ for문이랑 while문 두개로 만들고 있는데 둘다 합계만 이상하게 뜹니다. ㅠ <<for문>> a = 0 hap = 0 count = 0 for a in range(100, 201) : if a % 3 == 0 : print(a) count = count + 1 if count % 5 == 0 : print() a = a + 1 hap = hap + a print("100~200 중 3의 배수의 합 : %d" % hap) <<while문>> a = 100 count = 0 hap = 0 while a <= 200 : if a % 3 == 0 : print(a) count = count + 1 if count % 5 == 0 : print() a = a + 1 hap = hap + a print("100~200 중 3의 배수의 합 : %d" % hap)
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
input_tensor = Input(shape = (IMAGE_SIZE, IMAGE_SIZE, 3)) x = Conv2D(filters = 32, kernel_size = (3, 3), padding = 'same', activation = 'relu', kernel_initializer = 'he_normal')(input_tensor) 이 부분에서 입력데이터가 3차원으로 들어오잖아요. 저번 강의에서 개별 커널의 차원은 3차원이라고 하셨던거 같은데, 그럼 이 코드에선 한개의 커널이 rgb, 총 3개의 채널을 가진 (3 x 3 x 3)가 되는 것인가요? 위에 전제가 맞다면, 2번째 줄 kernel_size가 (3, 3)인 이유는 케라스 내부에서 알아서 3개의 채널을 만들어주기 때문인가요??
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
앞에서 mini-batch유형때 전체 학습 데이터의 순차적인 mini_batch가 딥러닝 프레임워크에 주로 사용한다고 말씀하셨지만 헷갈려서 질문드립니다! 여기서 batch_size = 32라고 되어있는데, 이것은 전체 학습 데이터의 순차적인 mini_batch라고 생각하면 될까요? 그래서 epoch1번당 batch_size * 1875 = 60000이 되는것을 알수가 있는거같아서요 혹시 맞을까요?
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
show_images함수에서 22 * 6크기의 사진이 들어가고 행의 크기 : 1, 열의 크기 : 8로 각각의 axs(이미지)를 ncols만큼 출력하는것은 알겠습니다. 근데 axs[i].set_title(class_names[labels[i]]) 부분이 이해가 되지 않습니다. train_images랑 train_labels를 정확하게 매핑시켜주신거라고 생각하면 될까요? 제가 번호로된 MNIST를 해봐서 헷갈려서 질문드립니다. 감사합니다
미해결
딥러닝 CNN 완벽 가이드 - TFKeras 버전
안녕하세요~! 좋은 강의 정말 감사드립니다...!! 강의와 강의 질문중 대답해주신걸 바탕으로 이리저리 고민해봣는데 backpropagation은 뒤에서부터 weight를 순차적으로 업데이트(gradient descent 알고리즘을 이용해서) 한다고 설명 되어 있는데... 현재까지 강의에서는 체인룰에 좀 집중이 되어있는것 같고 최종 미분하는 것이 입력층에서 제일 가까운 weight로 보여집니다 그럼 한가지 궁금한것이 체인룰을 실제로 사용할때 출력층과 제일 가까운 weight를 gradient descent를 이용해서 업데이트(앞쪽 강의의 단일퍼셉트론에서 한것과 같이) 한 다음 그업데이트 된 값에 대해서 다시 체인룰을 적용하는 것인가요!? 다시한번 좋은강의 감사드립니다 성생님!^^
