안녕하세요, 선생님 항상고생많으십니다.다름이 아니라, konlpy 설치 순서를 그대로 따라하고 * JAVA-HOME 시스템설정 변수 변경 포함 ), java version 도 선생님이 설치하신 것과 동일하게 맞추었는데 다음의 코드에서 해당 오류가 발생합니다.from konlpy.tag import Okt okt = Okt() def tw_tokenizer(text): # 입력 인자로 들어온 text 를 형태소 단어로 토큰화 하여 list 객체 반환 tokens_ko = okt.morphs(text) return tokens_ko tw_tokenizer('아버지가방에 들어가신다') 제가 놓친게 있을까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요묻습니다. 영상을 시청하다 멈추고 이곳에 질문을 남기면, 영상 시청 지점도 자동으로 기록 저장 되고 있는지 그 기능에 대해 묻습니다.  앞서 영상에서 오름차순 내림차순 관련 질의를 했으나 질문 의도와는 다른 답변을 보고, 제가 질의하게 된 영상 지점을 확인 하지 않은 듯한 인상이었습니다.  영상의 해당 지점을 질의하려면 강의 제목을 다시 확인하고 해당 지점의 시간을 직접 기록해야 하는지 그러한 안내를 바랍니다.

# 아래를 수행하기 전에 kernel을 restart 해야 함. from mmdet.apis import init_detector, inference_detector import mmcv /usr/local/lib/python3.11/dist-packages/mmcv/__init__.py:20: UserWarning: On January 1, 2023, MMCV will release v2.0.0, in which it will remove components related to the training process and add a data transformation module. In addition, it will rename the package names mmcv to mmcv-lite and mmcv-full to mmcv. See https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/docs/en/compatibility.md for more details. warnings.warn( --------------------------------------------------------------------------- ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-1-635200d92710> in <cell line: 0>() 1 # 아래를 수행하기 전에 kernel을 restart 해야 함. ----> 2 from mmdet.apis import init_detector, inference_detector 3 import mmcv 5 frames /usr/lib/python3.11/importlib/__init__.py in import_module(name, package) 124 break 125 level += 1 --> 126 return _bootstrap._gcd_import(name[level:], package, level) 127 128 ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory --------------------------------------------------------------------------- NOTE: If your import is failing due to a missing package, you can manually install dependencies using either !pip or !apt. To view examples of installing some common dependencies, click the "Open Examples" button below. --------------------------------------------------------------------------- mmdetection 임포트 문제발생합니다.

from matplotlib import pyplot as plt fig = plt.figure(figsize=(6, 6)) fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.05, wspace=0.05) for i in range(64): ax = fig.add_subplot(8, 8, i + 1, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(digits['images'][i], cmap='binary', interpolation='nearest') ax.text(0, 7, str(digits.target[i])) plt.show()

실습 환경 안내 강의를 시청했습니다주피터 노트북이라는게 구글 코랩 실행에서 나오는 코드입력 화면을 주피터 노트북이라고 지칭한다고 생각하면 되는 건가요?

파이썬 창 우측 상단에 테스트 버튼 기능은 무엇인가요?

 import torch data1 = torch.DoubleTensor([ [[1, 2, 3], [4, 5, 6]], [[7, 8, 9], [10, 11, 12]] ]) print (data1.shape, "높이(k):", data1.size(0), "너비(n):", data1.size(1), "깊이(m):", data1.size(2))위와 같이 예제 코드를 보다 의문이 들어 문의 남깁니다.기존에 배웠던 넘파이 데이터 구조에서와 마찬가지로 생각했는데,여기 텐서에서도 순서가 깊이(depth) - 높이(row) - 너비(column) (2, 2, 3) 순이 아닌지 하여 질문 드립니다.혹시 제가 오개념을 잡고 있다면, 알려주시면 정말 감사하겠습니다!

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요이 지점에서 sort_values를 했는데 소팅 시 기본값으로 ascending 오름차순(1->5) 나오는 것을 정확히 설명해 주지 않으셨고, 왜냐하면 그 결과 오름차순이 나왔어요.그런데 원하는 것은 내림차순 descending (5->1)이라고 하셨는데 정작 코드는 ascending(오름차순)으로 적어서 실행했는데 신기하게 내림차순이 정렬되었습니다.전 이 지점 이해 못했습니다. 설명 바랍니다.   

안녕하세요 강의 정말 잘 듣고있습니다!다름이 아니라 기존에는 잘 작동되었던 mmdetection 다운이 갑자기 안되서 말씀드립니다.열심히 구글링해봤는데 안나와서 여기에 올려봅니다.torch와 torchvision 설치시에 error가 발생합니다.여기서 발생하는 error는 pip depency에러가 아닙니다.최종적으로 mmdet.apis 호출에 error가 발생합니다.에러 내용은 import error로 "ImportError: libcudart.so.11.0: cannot open shared object file: No such file or directory" 이렇게 나타납니다.

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 강사님.텍스트 또는 문장의 벡터화 -> 벡터화된 데이터셋을 Train/Test로 나눔 -> 회귀 또는 분류모델을 훈련 및 검증-> best pram(gridsearchCV)를 통해서 보다 정확도를 높임 - > ??? 이 이후에 과정에서 궁금합니다.훈련과 검증이 완료된 모델을 저장하고 이를 메서드화(def) 한 이후 텍스트 분류라면 분류하고자 하는 DF의 컬럼을 apply lambda로 해서분류를 하는 파생컬럼을 만든 다던지 그렇게 진행하는 것인가요?

- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.)- 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~- 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 파이토치 실습 코드 부분 수강시 마다,강의와 동일하게 torch.FloatTensor 메서드를 쓰는데도  강의에서 나오는 출력값 : tensor([2.1218e+28, 1.8070e+29, -4.3554e+28]) 실제 출력값 : tensor([0., 0., 0.])  계속 위와 같은 결과가 나옵니다. 타 웹페이지를 검색해봐도 나오지 않아, 원인 및 조치방법 문의드립니다.

불가피하게 최신버전 사용하시는 분들 참고하시라고 글 남깁니다.(for 코랩)XGBoost 2.1.3 기준으로 early_stopping_rounds=50, eval_metric="logloss"을 XBGclassifier의 매개변수로 넣는걸로 바뀐 것 같습니다. from xgboost import XGBClassifier xgb_wrapper = XGBClassifier(n_estimators=400, learning_rate=0.05, max_depth=3, early_stopping_rounds=50, eval_metric="logloss") evals = [(X_tr, y_tr), (X_val, y_val)] xgb_wrapper.fit(X_tr, y_tr,eval_set=evals, verbose=True) ws50_preds = xgb_wrapper.predict(X_test) ws50_pred_proba = xgb_wrapper.predict_proba(X_test)[:, 1].이런걸 찾는과정을 중요하게 생각하시면 내리셔도 괜찮습니다.참고자료: https://stackoverflow.com/questions/78713048/xgbclassifier-fit-got-an-unexpected-keyword-argument-early-stopping-rounds

제목 그대로입니다. spark로 처리를 할때 rdd, dataframe, spark sql.. 3가지 방식이 있어보이는데 각각 언제 사용하는게 좋을까요..? 방법이 많다보니까 언제 무엇을 사용해야 할 지 해깔리네요

이상한 사이트로 접속이 되네요

dataset.yaml 은 애노테이션인가요?

video 에서는 inference 점수가 0.35와 같은것도 추론이 되는데 실제로 이러한 낮은 추론 점수가 실제로도 쓰이거나 의미가 있다고 볼 수 있나요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요. 강사님sklearn.dataset의 fetch_20newsgroups의 데이터로드가 너무 오래걸리고 있어요.그래서 소스코드를 봤는데 계속 로드를 못하고 있는 것 같아요. 혹시 문제가 뭘까요?

- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.)- 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~- 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하십니까? 선생님 강의를 여러개 꾸준히 듣고 있는 학생입니다.처음하는 딥러닝과 파이토치 강의를 들으며 강의자료에 필기를 하고 싶은데 다운로드가 불가능하여 학습에 조금 불편함을 느끼고 있습니다. 드라이브 강의자료 다운로드 권한을 구매자에 한에 풀어주실순 없으실까요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. 안녕하세요 교수님. 강의 정말 잘 듣고있습니다.교수님의 fast api를 듣고싶은 수강생인데 환경때문에 어디다가 질문해야할지 고민하다가 여기다가라도 써봅니다.(죄송합니다.)저는 인공지능을 활용해 제가 원하는 앱, 웹을 만들고 싶은 꿈을 가지고 교수님 강의를 들으며 공부하고 있습니다.그러던 중 여기까지 오게 되었고(머신러닝 완벽 가이드 -> cnn -> object detection) 다음 강의로 fast api 강의를 듣고자 합니다. 여기서 질문을 드리겠습니다. 제가 현재 군인으로 사지방에서 공부를 진행하는데 github의 codespace 환경만으로도 수행하는데 문제는 없을까요?sql, html에 대해서는 아직 공부를 안해봤는데 어느정도의 지식을 알아야 할까요? 

강의자료는 제공안되나요? 너무 잘 정리되어있어서 보면서 코딩하면 효율적일것같아서여.