안녕하세요.강의 결제 후 학습을 진행하려 합니다.강의 수강 하면서 자료 참고 및 복습을 하기 위해 아래 메일로 강의 자료 부탁드려도 될까요~??이메일: gaphh99@gmail.com확인 부탁드립니다.좋은 강의 감사합니다.

안녕하세요.MCP 서버를 Cursor에 등록하여 개발 연동하는 이유가 뭔가요?? 이미 Chat Prompt에서 디렉터리 내에 접근이 가능한 것으로 보여지는데 추가적으로 연동하는 이유가 궁금합니다. 강의 시점과 버전 차이가 있어서인지 코드도 다소 다른데다, 강사님 화면처럼 Filesystem은 활성화가 안 되네요..  

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 6장.ipynb 받은 파일에 있는 소스코드로 학습 진행 후, 시각화를 해보는데 결과가 너무 안 좋게 나옵니다...(위 2회 실행 결과)6장.ipynb에 따로 코드를 수정하지는 않았고 강의 영상 보면서 순서대로 실행만 시켜본 상태인데.. (추가) 바로 밑에 딥러닝을 적용한 추천시스템 학습에 대한 결과 그래프도 안좋아요.(추가)딥러닝에 변수 추가하기   어디 잘못된거나, 사전에 뭔가 따로 처리해줘야 하는게 있나요?  

실습코드에서 초기화 각각 적용 부분 self._init_weights(self.fc_layers[0], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[1], mode='kaiming') self._init_weights(self.fc_layers[2], mode='xavier') 모델을 읽어보면 NeuralNetwork( (fc_layers): Sequential( (0): Linear(in_features=784, out_features=196, bias=True) (1): ReLU() (2): Linear(in_features=196, out_features=49, bias=True) (3): ReLU() (4): Linear(in_features=49, out_features=10, bias=True) (5): Sigmoid() ) ) 0, 2,4 번에 초기화를 적용해야 실제 작동을 할 것 같습니다.  

안녕하세요 지금 먼저 강의 듣고 진행해보고있습니다 코드관련 지금 강사님 코드와 혼동되어있는 것 같습니다 예를들어 getbalance에 보면 appkey나 appsecret 이것도 다 강사님 개인 관련 키 아닌가요? 깃에서 다운받은 코드에 개인적인 코드가 나와있는 것 같아 확인하고자 합니다 tr id부분도 선생님 개인 코드아닌지요? localhost:8000관련 run.py를 하더라도 주소창에 localhost를 검색하더라도 나오지가 않습니다 이럴경우 어떻게 해야하나요? 데이터를 계속 불러오기 하고있어서 안됩니다.제공된 코드를 가지고 어디어디를 수정해야하는지만 강의가 있으면 좋겠습니다. 너무 번잡스럽습니다.  강사님 개인적인 코드도 섞여있어서 그런지 localhost자체도 안됩니다 run.py를 하기 위해 강의에서 한대로 cursor에 물어봤습니다. evn에먼저 api값을 넣었고 이걸 기준으로 다른 모든 코드들을 고쳐달라고 하였습니다. 그러나 데이터만 수집이 되는게 아니라 매수 매도까지 해버리네요 데이터 따로 / 매수 매도 따로 되게 하면 좋겠습니다. 지금 제가 아직 다 본게 아니다보니 모르는걸수도있는데, 자동으로 매매 되는거 말고 주가 예측까지만 하는것도 되는것인지 저는 주가를 예측하게끔 하고싶습니다. 이것도 가능한지 궁금합니다 (이건 계속 강의를 봐봐야겠지만 확인차 먼저 글 남깁니다) 먼저는 코드를 제대로 수정이 필요해보입니다 이전에 강의가 마음에 들어 오픈되자마자 구매했는데 지금 너무 아쉬운 부분들이 많습니다

 안녕하세요 선생님 과제를 해야하는데 제가 너무 초보자라.. 코랩에서 Yolo4 다운받아서 학습 시켜야하는데 기틀이 없어서 Yolo강의 검색해서 여기 플랫폼을 타고들어와서 Yolo강의 중에 이렇게 선생님 강의를 신청해서 시작하게 되었습니다.Yolo4로 모델을 학습시킨다 할때 방법에 대한 대략의 팁을 살짝이라도 주시면 감사드리겠습니다.제가 모델 학습시켜본 경험도 없고 너무 틀이 없어서 GPT한테 물어도 자꾸 오류나고 결과물을 낼 수 없는 등 이 상태에서 뭘 할 수가 없네요. Yolo4를 이용한 학습시키려면 어떻게해야 하는지 대략적인 틀이라도 잡힐 수 있는 살짝의 팁의 말씀을 부탁드리고 싶습니다. 아니시면 GPT에게 모델학습 시키는데 어떻게 질문해야 하는지라도 남겨주시면 너무 감사드리겠습니다. 감사합니다.

물리 정보 신경망을 학습 시킬때 실제 계측 데이터를 같이 이용하여 손실 함수에서 가중치를 더 준다면 미분방정식에서 고려되지 못하였던 실제 시스템에서의 비선형성을 고려할 수 있나요?

안녕하세요 NMS 이해에서 NMS 수행로직 설명하시는 부분에서요Confidense score가 높을수록 많으 박스가 제거 된다고 하는데 Confidence score인지 Confidence threshold인지 헷갈립니다. threshold가 높아야 이 threshold보다 낮은 박스들은 모두 제거 되지 않을까 해서요

유트브 영상참조해서크리애플 사이트가서 찾아봐도..문서는 찾을수가 없네요아래 사진처럼만 나옵니다..문서는 안보이네요 

xodus4352@naver.com 감사합니다

학습자료나 코드는 어디서 받아볼 수 있나요?

AI강의중 Best였던것 같습니다. 강의 다 듣고 나서 한가지 궁금한게 생기는데강의 코딩에는 모두 한 소스코드에서훈련(fit)하고 바로 predict하는 pattern으로 소스가 제공되었습니다. 혹시 훈련(fit)해서 어딘가에 저장해 두었다가 해당 저장내용을 기반으로 특정 필요한 시점에 predict 해서 결과를 사용하고 싶은데 이런 방법이 있을까요? 이 방법이 설명이 간단하지 안다면 책이나 인터넷 사이트라도 추천해 주시면 감사하겠습니다.  

테슬라나 팔란티어도 주식 추가 해보고싶습니다 만약 2006년도부터 쭉 데이터를 학습한다고 가정했을 경우, 테슬라나 팔란티어는 데이터가 있는 날부터 학습하게 하려면 어떻게 해야하는지 궁금합니다그리고 계속 일주일마다 제 컴퓨터에서 새로 stock.py를 하나 돌리고 난뒤, total.csv를 업로드하고 주가예측하기 colab을 돌리는게 맞나요?그 다음 강의 기다리고있습니다 언제쯤 나오는지 궁금합니다. 자동화는 컴퓨터를 켜놓지 않더라도 자동으로 돌아가게 가능하면 너무 좋을 것 같습니다 그리고 수수료나 과매수,과매도 등 여러 요인들을 고려하여 매수매도 하게끔 되면 좋을 것 같습니다. 저보다 잘 아실것 같아 다음강의 기대됩니다그리고 일주일 뒤의 주식이 아니라 하루 뒤의 주식 예상은 predict에서 forecast_horizon = 7 를 1로 바꿔주면 되는건가요? 코딩 하나도 모르는 사람이지만 강의하시면서 이해하기 쉽고 따라할는 강의인것 같습니다일단 한번 쭉 다 보고 천천히 따라하고 있는중인데 강의 제작시와 현재의 나스닥 100 종목이 다르기도하고 원하는 주식 좀더 추가해보고싶어서 이것저것 해보고있는데 재밌네요

구글 번역기도 같은 원리 일까요?내용을 보면 왠지 같은 원리일 거 같아서 질문 드렸습니다.

행렬변환 강의 두번째 페이지 중간답이( 1 -1 ) 아닌가요?

Azure OpenAI 실습이 불가능합니다. 기본적으로 할당량 증가 요청을 해야하는데, 개인용과 학생용 계정은 할당량 증가요청(quota요청)의 승인 가능성이 거의 없다고 합니다.. 그럼 실습이 진행이 불가한 것 아닌가요?

Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.353Average Precision (AP) @[ IoU=0.50 | area= all | maxDets=100 ] = 0.599Average Precision (AP) @[ IoU=0.75 | area= all | maxDets=100 ] = 0.331 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.213 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.386 Average Precision (AP) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.541 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 1 ] = 0.221 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets= 10 ] = 0.419 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= all | maxDets=100 ] = 0.452 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= small | maxDets=100 ] = 0.281 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area=medium | maxDets=100 ] = 0.529 Average Recall (AR) @[ IoU=0.50:0.95 | area= large | maxDets=100 ] = 0.609 위의 성능지표는 Faster-RCNN을 훈련한 결과로 출력 된 성능 지표입니다. Faster-RCNN과 YOLOv8의 성능을 비교해보기 위해서 성능 지표를 확인하려고 하는데Faster-RCNN의 결과로 출력된 성능 지표가 YOLO의 성능지표랑 조금 다른거같아 어떻게 비교해야할지 궁금합니다. YOLO는 훈련 후 결과가 Precision, Recall, mAP50, mAP50-95로 나오게 되는데Faster-RCNN의 경우에는 위와 같이 Average Precision, Average Recall이 다양한 IOU 임계값에 따라 출력되는것으로 보이는데 여기서 YOLO 처럼 Precision,Recall,mAP50, mAP50-95 를 구할수 있는지 궁금합니다.   from detectron2.evaluation import COCOEvaluator, inference_on_datasetfrom detectron2.data import build_detection_test_loaderfrom detectron2.engine import DefaultTrainerimport os# 가중치 경로 설정cfg.MODEL.WEIGHTS = os.path.join(cfg.OUTPUT_DIR, "model_final.pth")# 학습된 모델 로드trainer = DefaultTrainer(cfg)trainer.resume_or_load(resume=True) # 평가 진행evaluator = COCOEvaluator("coco_test", cfg, False, output_dir="./output/")val_loader = build_detection_test_loader(cfg, "coco_test")results = inference_on_dataset(trainer.model, val_loader, evaluator)# 결과 출력print("Test 결과 (coco_test):", results)위의 코드처럼 detectron2에서 Faster-RCNN 으로 훈련 시킨 후 가중치를 가지고와서 COCOEvalutator로 test한 결과 인데 Precision,Recall, mAP50을 YOLO와 동일하게 측정하고 싶습니다.어떻게 해야할까요?

안녕하세요 항상 너무 좋은강의 잘 듣고있습니다! 다름이 아니라 실습 중 값이 이상하게 나와 질문드립니다. 현재 맥북 사용중이구요, 강의 코드에 올라온 CUDA 사용하는 부분만 mps로 변경하였습니다.그러나 loss 값이 아래 사진과 같이 점점 음수쪽으로 커집니다. 그리고 test시 정확도도 28프로 정도로 낮게 나오구요. 딥러닝을 Unet과 같은 cnn 기반 모델에서도 돌리고있는데 지금까지 mps 설정에서 문제가 된적은 없었습니다..! 근데 갑자기 왜 이런 결과가 나온걸까요? import torch device = 'mps' if torch.backends.mps.is_available() else 'cpu' torch.manual_seed(1) print(device) model = model.to(device)

sumation 은 코드의 어떤 부분으로 대응되는지 궁금합니다 bias update 부분도 마찬가지로 궁금합니다

https://pjreddie.com/darknet/yolo/선생님 원래는 위의 링크에서 다운이 되었는데개발자가 군사목적으로 쓰이는 것을 원치 않아서 업데이트 중단한다.어쩌고 한다음에 이제 weight파일도 다운로드가 안되요혹시 구글 드라이브 같은데에 올려주실수 있을까요?부탁드립니다