1. predict와 predict_proba 모두 머신러닝 모델에서 예측할 때 사용하는 함수인데, 빅분기 시험에서 제출할 때 predict_prob함수를 사용해야만 하는 이유가 있나요? 2. random_state 경우 train&test split에도 사용하고 예축 모델에서도 사용하셨는데 빅분기 시험에서는 train&test split만 사용해도 괜찮나요? (그리드서치를 통한 하이퍼 파라미터 탐색에서도 train&test split에서만 random_state를 사용하는 경우가 있는 것 같아서요. -> 각 분할된 데이터셋의 최적의 하이퍼 파라미터 탐색하는 방식)
학습하는 분들께 도움이 되고, 더 좋은 답변을 드릴 수 있도록 질문전에 다음을 꼭 확인해주세요. 1. 강의 내용과 관련된 질문을 남겨주세요. 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문(링크)을 먼저 확인해주세요. (자주 하는 질문 링크: https://bit.ly/3fX6ygx) 3. 질문 잘하기 메뉴얼(링크)을 먼저 읽어주세요. (질문 잘하기 메뉴얼 링크: https://bit.ly/2UfeqCG) 질문 시에는 위 내용은 삭제하고 다음 내용을 남겨주세요. ========================================= [질문 템플릿] 1. 강의 내용과 관련된 질문인가요? (예/아니오) 2. 인프런의 질문 게시판과 자주 하는 질문에 없는 내용인가요? (예/아니오) 3. 질문 잘하기 메뉴얼을 읽어보셨나요? (예/아니오) [질문 내용] 여기에 질문 내용을 남겨주세요. 안녕하세요. 잘 보고 있습니다. 컨트롤러에서 Repository에 바로 의존성이 있는 방식으로 사용하는 예제를 알려주셨는데 간단한 예시를 들어주시느라 사용하신 패턴이신가요? 아니면 어차피 페이징 기능은 레포지토리 단의 간단한 메서드로 충분히 수행되므로 서비스 레이어를 통한 매핑이 불필요해서 그러신건가요??
@PersistenceUnit EntityManagerFactory emf; @Test public void fetchJoinNo() { em.flush(); em.clear(); Member findMember = queryFactory.selectFrom(member).where(member.name.eq("kim")).fetchOne(); boolean loaded = emf.getPersistenceUnitUtil().isLoaded(findMember.getCart()); assertThat(loaded).as("패치조인미적용").isFalse(); } // select // m1_0.member_id, // m1_0.city, // m1_0.street, // m1_0.zipcode, // m1_0.cart_id, // m1_0.member_login_id, // m1_0.member_login_pw, // m1_0.name // from // member m1_0 // where // m1_0.name=? // -> 분명히 fetch join 미적용인데 select 절에 연관 entity 가 같이 조회되는 이유를 모르겠습니다. 현재 Cart 엔티티는 member 와 @OneToOne 관계이고 @FetchJoin.LAZY 로 설정되어 있습니다.
--------------------------------------------------------------------------- FileNotFoundError Traceback (most recent call last) Cell In[8], line 1 ----> 1 train_data = pd.read_csv("/kaggle/input/titanic/train.csv") 2 train_data.head() 다운이 제대로 받지 않아서 생기는 문제 같은데요... 영상에서는 다운을 받는 과정이 생략되어있는거 같은데 자세하게 알려주세요
안녕하세요 강사님 OAuth2 로그인을 구현하고 회원 탈퇴를 위해 구글과 카카오의 unlink API를 호출하려는데, 소셜 로그인 과정을 시큐리티가 자동으로 처리해주고 있어서 API 호출에 필요한 토큰이 관리되고 있지 않은 상황입니다. 이럴 때 어떤 방식으로 토큰을 받아야 하는지 궁금합니다. 제가 생각해본 방법은 다음 두가지가 있습니다. 첫 번째 방법 : 인증 코드를 직접 요청하고, 반환 받은 인증 코드로 토큰 또한 직접 요청 두 번째 방법 : 설정해둔 리다이렉트 URI에 대한 처리를 직접 구현 후, 인증 코드를 받고, 해당 인증 코드로 토큰을 직접 요청 혹시 이중에 맞는 방법이 있는지, 아니면 시큐리티의 자연스러운 흐름안에서 토큰을 받을 방법이 있을까요? 보통 어떤식으로 토큰 값을 받는지 궁금합니다!
단일표본검정 예시 문제에서 귀무가설을 기각하고 채택하는게 헷갈려 질문합니다! 단측검정 "합격원두 상품의 평균 무게는 120g보다 크다"의 경우 코드를 실행했을 때 p-value가 0.01985가 도출됩니다. 그렇다면 유의수준 0.05보다 작기 때문에 귀무가설을 기각하고 대립가설인 "합격원두 상품의 평균 무게는 120g보다 작다"를 채택하는 것이지요? 그런데 해당 표본의 평균은 120g보다 큰 121g인데.... 어디서 제가 잘못이해한걸까요?
안녕하세요. 수업 내용 중 Ollama 임베딩 모델에서 아래와 같이 임베딩 모델을 설정하고 embed_documents 사용하면 아래와 같은 오류가 발생합니다. from langchain_ollama import OllamaEmbeddings embeddings_model = OllamaEmbeddings(model="bge-m3") documents = [ "인공지능은 컴퓨터 과학의 한 분야입니다.", "머신러닝은 인공지능의 하위 분야입니다.", "딥러닝은 머신러닝의 한 종류입니다.", "자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 기술입니다.", "컴퓨터 비전은 컴퓨터가 디지털 이미지나 비디오를 이해하는 방법을 연구합니다." ] # 문서 임베딩 document_embeddings = embeddings_model.embed_documents(documents) # 임베딩 결과 출력 print(f"임베딩 벡터의 개수: {len(document_embeddings)}") print(f"임베딩 벡터의 차원: {len(document_embeddings[0])}") print(document_embeddings[0]) 오류의 캡처 사진과 문구는 아래와 같습니다. 오류문구 : ConnectError: [WinError 10061] 대상 컴퓨터에서 연결을 거부했으므로 연결하지 못했습니다 해결방법 확인 부탁드립니다. 감사합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 모의3 같은 경우에는 전처리 스케일링 따로 안하셨는데, 시험장에서도 제가 판단하고 하지 말아야할까요? 아니면 라벨링 같은 데이터는 빼고 나머지 숫자 데이터에대해서 전처리하고 해야하는지,, 아니면 라벨링 신경쓰지않고 스켕일링 모두 해도 되는지요?
안녕하세요 강사님. jooq 강의 잘 듣고 있습니다. 현재 update 부분 강의를 들으면서 실습해보고 있는데 Actor 에 setter 메소드들이 없어서 dao 를 통한 update를 하는데 다소 어려움이 생겼습니다. insert 의 경우는 생성자에 데이터를 넣어서 잘 넘어갔는데, update 에서는 setter 가 없으니까, insert 한 값을 Actor 객체로 반환 받아서 그 객체에 있는 setter 를 이용해 update 하는 방식이 불가능하다 보니 "setter 는 어디로 갔는가?" 생각이 들더라구요. 실습중인 jooq 버전은 3.19.5 이고, 아래는 Actor pojo 파일 구조 입니다.
재귀함수에서 보통 베이스 케이스에 리턴이 있는 경우를 많이 봤는데 베이스 케이스 부분에 return 안쓰는거랑 return 쓰고 그 뒤에 비워놓는거랑 같은 건가요?? 예를 들어 이 두개가 같은건가요? (함수 안 부분 띄어쓰기해도 질문등록하면 다 왼쪽으로 정렬되서 보이네요ㅠ) 함수1: def function() for _ in range(N): ... 함수 2: def function() return for _ in range(N): ...
강의 정말 도움 많이 되었습니다!! 강의 내용 중에 동시성인지 병렬성인지 헷갈리는게 있어 질문드립니다..! 7:35에 일반 def 함수 라우터로 작성한 ThreadPool(병렬) 방식은 매번 요청시 ThreadPool에서 유휴 Tread를 찾아 동작하고 i/o wait가 발생할때 context switch를 해가면서 작업하는 것으로 이해했는데...이게 맞다면..! 완벽한 병렬성이 아니라 동시에 작업하는 것 처럼 보이는 동시성으로 동작하는 건가요?
안녕하세요, API와 DB 연결을 다루는 강의를 시청 중 강의 11분 50초 정도에 웹소켓 연결이 안 되는 문제가 생겨 질문 드립니다! 코드를 전부 똑같이 따라 작성하고 있음에도 왜 localhost 7071로 경로 수정 후 연결이 되지 않는지 모르겠습니다.. 해결 방안이 있을지 여쭙고 싶습니다!
