안녕하세요! 최근 기출에는 작업형1에서 스케일링 문제가 안 나오는 걸로 알고 있는데, 스케일링에 대해서도 알아야 할까요?.....

context.read<LangService>().toggleLang를 사용해도 언어가 변경되었는데요그 이유는 MyApp에서 locale을 watch로 구독하고있어서 그런건가요? 원리가 궁금합니다. class MyApp extends StatelessWidget { const MyApp({super.key}); @override Widget build(BuildContext context) { return MaterialApp( localizationsDelegates: [ S.delegate, GlobalMaterialLocalizations.delegate, GlobalWidgetsLocalizations.delegate, GlobalCupertinoLocalizations.delegate, ], supportedLocales: S.delegate.supportedLocales, debugShowCheckedModeBanner: false, locale: context.watch<LangService>().locale, theme: context.themeService.themeData, home: ShoppingView(), ); } }  class SettingBottomSheet extends StatelessWidget { const SettingBottomSheet({super.key}); @override Widget build(BuildContext context) { final bool isLightTheme = context.theme.brightness == Brightness.light; return BaseBottomSheet( child: Column( mainAxisSize: MainAxisSize.min, children: [ // Theme Tile Tile( icon: isLightTheme ? 'sunny' : 'moon', title: S.current.theme, subtitle: isLightTheme ? S.current.light : S.current.dark, onPressed: context.read<ThemeService>().toggleTheme, ), // Lang Tile Tile( icon: 'language', title: S.current.language, subtitle: IntlHelper.isKo ? S.current.ko : S.current.en, onPressed: context.read<LangService>().toggleLang, ), ], ), ); } }

디스코드에 REV&PWN 트랙으로 발급받았는데 WEB 트랙은 추가로 못받는지 궁금해서 문의 드립니다!

9회부터 작업형1이 갑자기 어려워진 것 같습니다. 기존에 알고 있던 걸로 풀리지 않아, 알고리즘 문제 풀듯이 2중포문을 사용해서 문제를 풀었습니다. 코랩에서는 바로 결과가 나오나, 구름에서 코드를 돌려보니 1분안에 결과가 안나오던데, 실제 시험장에서는 이렇게 문제를 풀어도 되는지 여쭤보고 싶습니다. 작업형1 2번 문제와 3번문제를 둘 다 이중포문으로 풀었습니다.2번 코드import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/9_1/crime.csv") # print(df) list(set(df['연도'])) # print(df.columns[2]) store = [] for i in range(0,len(df),2): rate = 0; name = '' for j in range(2,16): temp = df.iloc[i+1,j] / df.iloc[i,j] if temp > rate: rate = temp name = df.columns[j] store.append(name) print(store) cond_result = df['구분'] == '검거건수' df_result = df[cond_result].reset_index(drop = True) print(df_result) sum = 0 for i in range(7): sum = sum + df_result.loc[i,store[i]] print(sum) #77993번 코드import pandas as pd df = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p4/9_1/hr.csv") print(df) # print(df.shape) # print(df.isnull().sum()) # print(df.head()) a = df['만족도'].mean() # print(a) df['만족도'] = df['만족도'].fillna(a) df_group = df.groupby(['부서', '성과등급'])['근속연수'].mean().reset_index() print(df_group) cond1 = df['근속연수'].isnull() df_null = df[cond1].drop(['사원번호', '연봉', '교육참가횟수', '만족도'], axis = 1).sort_values(['부서', '성과등급']) print(df_null) for i in range (len(df_null)): for j in range (len(df_group)): if (df_null.iloc[i,0] == df_group.iloc[j,0]) & (df_null.iloc[i,1] == df_group.iloc[j,1]): df_null.iloc[i,2] = int(df_group.iloc[j,2]) break; # df['근속연수'] print(df_null) print(df) df['근속연수'] = df['근속연수'].fillna(df_null['근속연수']) df['연봉/근속연수'] = df['연봉'] / df['근속연수'] print(df.sort_values('연봉/근속연수',ascending = False)) #1 df['연봉/만족도'] = df['연봉'] / df['만족도'] print(df.sort_values('연봉/만족도',ascending = False)) #6 print(1+6) 

전처리 과정에서 꼭 ID 칼럼을 train과 test 둘다 제거해야하는건가요? 그대로 진행하면 안되는건지 여쭤보고 싶습니다.

올려주신 정답코드에는 board의 바운더리 체크가 없는데어떻게 케이스를 통과하고 정답이 되는지 궁금합니다.

인코딩하지 않고 분할로 바로 넘어간 이유를 설명해주세요.

실습권한좀 얼른주세요.진도를 못나갑니다.

실습권한 부여언제되나요. 권한없어서 강의 진도를 못나가고 있습니다.

int number = int.Parse(input ?? "0") 이 구문을 따라하고 실행 한 다음 바로 엔터를 눌렀더니 에러가 발생합니다. 

arrow auto 플러그인이 검색해도 안나오는데 대체할 다른플러그인 추천해주실수있을까요 ?

강의가 삭제되었다고 합니다

윈도우 환경에서 실습을 따라왔습니다.마지막 자동실행에서 리눅스 환경에서만 가능하다고 하니 순간 당황스러웠습니다.윈도우 스케쥴러로 대체하면 될 것 같긴 한데윈도우 환경을 위한 추가 설명도 가능할까요? 

 아래는 변경후 적용해봄(그래도 같은 오류 발생) (아래는 현재 구성하고 있는 요소들) (SDK)  어제까지만 해도 2022 쓰다가 (이땐 문제가 없었습니다.) 포멧 이후에 VS 재설치 중에 2022이 없고 2026밖에 없어서 왠지 불안한 마음으로 설치를 했는데 결국 이런 에러가 뜨네요. 클로드가 하라는데로 왠만한 건 다 해본거같은데 그래도 뭘 또 놓치고 있는건지 알 수가 없습니다. (언리얼 5.4버전으로 시도함) 그래서 2026 으로 5.6 버전을 새프로젝트로 간단하게 만든 후 빌드 시도해보니까 에디터가 정상적으로 켜집니다. 일단은 우선 ai가 알려주는 MSVC 나 SDK 를 x64과 관련한 것들을 받아보라는 것들을 다 받아본거 같은데 도 이상하네요... 그럼에도 제가 놓치고 있는 부분이 있는걸까요?매번 binary 나 saved, immeditate 등 전부 지우고 다시 generate 를 하여도 똑같습니다. 다시 컴퓨터를 초기화해야 해봐야 할까 싶기도 할 정도네요. 참 어렵군요..   

안녕하세요통합강의안 요청 드립니다mrkwun@gmail.com 감사합니다

왜 저는 앞에 np.float64가 붙을까요?그 이후로 예측하는데 에러가 나요

왜 오류가 나는지어떤 오류인지 모르겠어요..

안녕하세요, 선생님.일반적으로 머신러닝 파이프라인이데이터 수집 및 버저닝 데이터 검증 데이터 전처리 모델 학습 이 순서로 진행된다고 이해하고 있습니다.여기서 제가 헷갈리는 부분이 있어서 질문드립니다. 데이터 검증 범위 최초에 업로드된 raw 데이터에 대해 1차 데이터 검증을 수행한 후, 전처리 과정을 거쳐 train / eval 데이터셋이 생성된다고 알고 있습니다.   이때 전처리까지 마친 train / eval 데이터셋에 대해서도 한 번 더 데이터 검증을 수행하는 것이 일반적인 패턴인지가 궁금합니다. 즉, 파이프라인 단계를 좀 더 세분화하면 아래와 같이 이해해도 되는지요? 1) 데이터 검증 (raw 데이터 기준) 2) 데이터 전처리 3) 전처리된 train / eval 데이터에 대한 2차 데이터 검증 4) 모델 학습  최초 학습 시점의 스키마와 서빙 데이터 검증 최초 학습 때 전처리된 파일로부터 train / eval 데이터셋을 만들고,  이 데이터들에 대해 검증을 수행했다면, 이후 실제 서빙 단계에서 들어오는 serving 데이터에 대해서는  최초 학습 시 사용한 train 데이터의 스키마/통계 정보를 기준으로 이상 유무를 판단하는 것이 맞는지 질문드립니다.   즉, - “최초 학습 시점: raw → 검증 → 전처리 →전처리 결과 검증 → 모델 학습” - “서빙 시점: 새로운 입력 데이터 → train 시점 스키마/통계 기준으로 검증 → 이상 없을 때만 모델에 입력” 이런 흐름이 일반적으로 사용하는 구조인지 궁금합니다. 정리하면, - 데이터 검증 → 전처리 → 전처리 결과에 대한 추가 검증 → 모델 학습 이라는 단계가 자연스러운지, - 그리고 서빙 데이터는 최초 학습 시점의 train 데이터 스키마/통계를 기준으로 검증하는 것이 맞는지에 대해 설명해 주시면 감사하겠습니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요유형3의 분산분석 예제 중, 이원분산분석에서 직접 코드를 쳐 분석을 진행했더니 아래와 같은 출력이 나오는데, 밑에 예시와는 값이 꽤나 다르게 나오는 부분이 있었습니다. 범주형 변수를 제대로 처리를 안 해서 그런 부분이다.라고 생각해서 C()를 통해 변수를 묶으니, 코랩에서 제대로 인식을 하지 못해 아래와 같은 에러가 발생해서 제대로 된 출력이 나오지 않는 상황입니다. 제 컴퓨터 문제일 수도 있겠지만... 이런 에러를 처리하는 해결방안이 있을까요?