안녕하세요. 강의 듣다가 궁금한게 있어 여쭤봅니다. splitout 에서 굳이 최상이 오브젝트였던 output 를 빼야하는 이유가 있나요? 

실기 체험 환경에서 제공되는 문제의 문제풀이 영상 이 등재된 번호 좀 알려 주세요 *한국데이타산업진흥원에서 제공하는 실제 실습체험환경의 작업형1부터 작업형3까지 문제 풀이 영상이 어디에 있는지 알려 주시겟어요?

예제로 만들어주신 데이터에서 추가적으로 데이터를 변경하여 테스트를 하고 싶은데요 아래 데이터를 가져 올 수 있을가요?Fred에서 제공하는 지표 코드Yahoo 에서 제공하는 지표와 티커나스닥 100의 티커 해당 정보를 어떻게 가져오는지 알아야 추후- 응용하면서 사용할 수 있을것 같습니다. 감사합니다. 

2번 문제를 풀다가 sum을 쓰는 방법에 대해서 궁금한 점이 있어 문의 드리빈다.  저는 print((a.sum(axis=1) > 0.1).sum()) 이렇게 풀었는데, 선생님께서는 print(sum(a.sum(axis=1) > 0.1)) 이렇게 푸셨더라구요. 답은 같은데, 두 방법의 차이가 있을까요?

코드를 그대로 입력했는데, RMSE 값이 실행할 때 마다 달라지는데 이유가 있나요??RANDOMFOREST를 이용했기 때문에 그런 건가요?795~800 초반으로 번갈아서 나오네요

안녕하세요, score 기반 서치를 할 때 특정 유사도 미만이면 결과를 출력해주지 않았는데요 물론.... 프로젝트의 종류, 성질에 따라 다르지겠지만,보통 스코어가 0.X 이상일 때 부터 그나마 관련이 있는 문서여서 사용자에게 보여줘도 된다 ! 라는 그런 수치가 혹시 있을까요? 본 강의에서는 0.6이라고 정의를 하셨는데 실제 도입할 때는 몇으로 하는지 궁금합니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요자료형 1을 푸는데 df에 덮어쓴 수식이 잘못되서 시험에서 제공하는 처음 데이터 상태로 되돌릴 수는 없나요?

분산분석을 포함하여 여러 분석이 정규성, 등분산성 등을 가정하고 있는데, 문제에서 정규성이나 등분산성에 대한 언급이 없으면 무조건 정규성과 등분산성 검정부터 해줘야 하나요? 아니면 반대로 언급이 없었으니까 안하고 바로 검정 진행하면 되나요?

두 가지 질문이 있습니다.1. 아래 코딩부분 강의에서는 유형별로 0,1 로 나오는데 제꺼는 true, false 로 나옵니다. 문제 없는건가요? 왜 다르게 나오는지 알고싶습니다.#원핫인코딩df2 = pd.get_dummies(df)df2.head() model.summary 했을 때 나오지 않은 유형(강의에서는A)를 drop하면 되는건가요? 전부 다 나온다고 하면... 어떤 기준으로 드롭해야할까요?  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요!기출2회 작업형1 2번문제 문의드립니다.std1과 std2가 같게 나왔는데,한번에 돌리다보니 덮어써진 것 같습니다.질문들을 찾아보니 코드를 다시 쓰면 된다고 답변을 다셨던데, 어디에 어떤 코드를 쓰면 될까요?그리고 처음 std1을 찾을 때도 강의와는 다른 값이 나오던데, 이거는 이유가 있을까요?

안녕하세요, 강의 너무나 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 지금 제가 듣고 있는 mm_faster_rcnn_train_kitti를 다루고 있는 수업에서 old colab버전과 new kaggle 버전을 비교하는 과정에서 차이가 있는데, 이것이 저와 같이 컴뷰터 비전이 처음인 사람들에게 너무 큰 이슈여서 강사님께 이 부분을 개선시키면 어떨까 제안드리고픈게 있어서 제보드립니다. old colab 버전에는 ms coco데이터셋의 annotation 버전에서 변환한 mmdetection의 중립데이터형태 (mid point)에 대한 텍스트와 이미지를 활용한 설명이 꽤 자세하게 들어가 있는데, kaggle버전으로 넘어오면서 이 셀이 통째로 사라진듯하여 kaggle 버전에도 이것을 넣어주시는건 어떨까요? 강의를 봐도 이해가 가지 않아 여러번 돌려보다가 찾아서 제보드립니다.

import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/5_1/5-2bmi.csv") # your code df['bmi']=df['Weight']/(df['Height']*df['Height'])*10000 df['위험']=(df['bmi'] >=23) & (df['bmi']<25) df['정상']=(df['bmi'] >=18.5) & (df['bmi']<23) print(sum(df['위험']),sum(df['정상'])) 저는 코드를 이렇게 짰는데,, 위험이 2129명이라고 나오는데 선생님이 올려주신 정답지는 2130명이더라구요 ㅠ왜다를까요? 2. bmi를 계산하고, 수치가 정상인 사람 수와 위험체중인 사람 수의 차이를 절대값으로 구하시오 (정수로 출력) - bmi(체질량지수): 몸무게(kg) / 키(m)의 제곱 단위 - Height: cm - Weight: kg - 저체중: BMI 18.5미만 - 정상체중: BMI 18.5이상 ~ 23미만 - 과체중 또는 위험체중: BMI 23 이상 ~ 25미만 - 비만체중: 25이상

 스크립트 자막이 코딩 결과를 가려서 조금 불편한데 자막 없애거나 위치 변경할 수 있는 방법있나요?

강사님 덕에 아무것도 몰랐던 파이선에 대해서 알고 빅분기 실기 준비 원활하게 잘 하고 있습니다.주석처리 관련해서 Ctrl+/로 하는 걸로 아는데요.. 코랩이나 실기체험 프로그램에서 처음엔 잘 되다가 몇 분 지나면 안되는데, 왜 그럴까요.. 안되니까 너무 답답하네요... 

저는 문제를 보고 9회차의 작업형2 방식과 동일하게 아래와 같이 했는데요이렇게 해도 되나요?drop와 레이블인코딩을 하지 않았을때값이 10정도 차이가 나서 질문 드립니다! # 라이브러리 및 데이터 불러오기import pandas as pdtrain = pd.read_csv("churn_train.csv")test = pd.read_csv("churn_test.csv") target = train.pop('TotalCharges') train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test) from sklearn.model_selection import train_test_splitX_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split(train, target, test_size=0.2, random_state=0) #랜덤포레스트from sklearn.ensemble import RandomForestRegressorrf = RandomForestRegressor(random_state=0)rf.fit(X_tr, y_tr)pred = rf.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_absolute_errorprint(mean_absolute_error(y_val, pred)) # LightGBMimport lightgbm as lgblg = lgb.LGBMRegressor(random_state=0, verbose=-1)lg.fit(X_tr, y_tr)pred = lg.predict(X_val)print(mean_absolute_error(y_val, pred))

미션에 TIL 대화방에 간단히 작성이 있는데.. 작성할 대화방을 못찾고있어요.ㅠ 혹시 디스코드 말씀이신지..

  아무리 다시 지우고 해봐도 안나옵니다.여기서 뭘 설치하라는 건지 찾을 수가 없고 선생님이 말하는 버튼이 전혀 나오지 않습니다.   

안녕하세요.n8n의 새로운 Python (Native) (Beta) 런타임은 보안 및 실행 환경 제어를 위해 이처럼 다른 노드의 데이터를 참조하는 비표준 _ 헬퍼 함수를 지원하지 않는다고 합니다. 아래 코드 수정이 필요해 보입니다.# n8n Code (Python) nodemerged = {}# 1) 모든 아이템의 json을 순서대로 병합 (뒤에 오는 값이 우선)for item in items: merged.update(item.get("json", {}))# 2) ID 추가 merged["ID"] = _('IMG - 시트 행 가져오기').first().json.ID# 3) 단일 아이템으로 반환return [{"json": merged}]

-1 에서 "" 을 반환하고 0번째로 올라가서 a를 반환하는것 까진 이해했습니다.근데왜 abcd가 아니라 거꾸로 축력이 되는거죠

이미지 생성 > IMG - JSON 병합 및 ID추가 노드에서 여러건을 처리하는 경우 merged["ID"] = _('IMG - 시트 행 가져오기').first().json.ID여기에서 무조건 첫번째 ID에 갱신을 하고시트에 첫번째에만 URL이 갱신되고있는데 제가 잘못 구현한부분이 있을까요?