분산분석에서 일원이던, 이원 분산분석이던, 무조건 독립변수에 C()로 감싸줘야 하나요?지금까지 3유형에서 ANOVA(분산분석) 관련 문제가 나온적이 있는지 궁금합니다~!

안녕하세요. 플러터 공부를 하다가 다른 업무를 해야되서 공부를 뒤로 미루게되어 다시 공부를 해야되는데 기간이 얼마 남지 않았습니다 ㅠㅠ 혹시 기초/실전 모두 듣고 있는데, 2개 강의 모두 1년씩 연장 가능할까? Flutter 앱 개발 기초Flutter 앱 개발 실전

안녕하세요 강사님, 좋은 강의 감사히 듣고 있습니다. 다름이 아니라, old colab에서 new kaggle로 수정 후 실습을 하는 과정에서 faster rcnn의 mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 파일을 실행하고 있었습니다.다음의 코드에서 동일한 에러가 발생합니다.중간에 학습을 하는 코드train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 와테스트셋을 평가하는 코드metric = dataset.evaluate(outputs, metric='bbox')를 실행한 결과, 다음의 에러코드가 출력됩니다.--> 314 res.dataset['info'] = copy.deepcopy(self.dataset['info']) 315 res.dataset['images'] = [img for img in self.dataset['images']] 316 KeyError: 'info'제가 열심히 검색하며 추가 조사를 해본 결과,epoch를 기본으로 설정한 12회를 다 돌고 나서 bbox를 evaluate하는 과정에서 에러가 나는 것 같습니다.annotation파일들인 train.json 파일과 test.json파일에 info의 키가 없어서 에러가 발생한 것 같다... 라는 결론에 이르렀는데 강사님께서 보시기에 무엇이 문제인지 궁금하여 질문드립니다.궁극적으로 해결을... 어떻게 할지도 고민이 좀 많이 됩니다.PS. 구글 서치와 챗지피티 프롬프트 질문 결과, 에러의 원인은 mmdetection >= 2.28.0 버전에서 pycocotools 2.0.x 이상을 사용할 때 이 오류가 보인다는 의견이 있었고pycocotools는 내부적으로 딥카피(copy.deepcopy(self.dataset['info']))를 사용하기 때문에, 필드 누락이 바로 Error로 이어지지 않았나... 까지 찾았습니다.

원핫인코딩, 레이블인코딩 사용방법에 관한 질문입니다.둘 중 아무거나 사용해도 상관은 없는데 어떤 수가 작으면 유니크 수가 작으면 원핫인코딩으로 하는 게 수월하다라는 내용을 이전 강의 때 들은 것 같습니다.제가 잘 기억하고 있는지는 모르겠지만.. 06:00 한가지 컬럼에서(ID)만 수가 크게 나올 시에는 레이블인코딩을 사용하는 것이 맞을까요?레이블인코딩과 원핫인코딩 중 하나만 기억날 시 기억나는 거라도 작성해서 제출해도 될까요?

안녕하세요.스프링 프레임웍에서 IOC 개념을 설명 해주시면서 항상 들었던 궁금한 점을 질문드립니다.IOC는 개발자가 짠 프로그램이 아닌, 프레임워크에 의해 객체가 관리(생성, 소멸)되는 것이라고 설명 주셨습니다. 저도 스프링 컨테이너의 BEAN를 인스턴스로 활용하는 것으로 대략 알고 있는데요. 그렇다면 IOC에 의해 주입되는 BEAN은 하나의 형태의 구현체 일텐데,, 스프링은 앞서 DIP에서 설명 주신 추상화된 인터페이스가 하나의 고정된 구현체만 BEAN으로 만들어 생성하는 걸까요?스프링 IOC의 장점을 설명하라고 하면 제어의 역전이 되면서 구현 인스턴스 변경에 유연해진다라고 들었는데,, 하나의 인스턴스로만 고정된다면 그것이 유연한 것일까 항상 궁금했습니다. 아니면 주입될 객체만 바꿔끼면 되니 유연하다는 표현을 하는걸까요?질문을 해보니 약간 스프링의 질문인데.. 항상 이해가 잘 되게 설명을 해주셔서.. 실례를 무릅쓰고 여쭈어봅니다. ㅠㅠ

랜덤포레스트를 외울 때 Classifier로만 외우다보니 오류가 나서 재확인을 해봤습니다.Regressor도 붙여서 사용하더라고요.제가 한가지만 외워서 오류가 났던 걸 확인했습니다.질문드릴 점은 언제 어떤걸 쓰는지가 구분이 안됩니다...

안녕하세요 강사님 ^^다름이아니라 시험 전 2유형 코드 여쭤보려고 질문 남깁니다!2유형 이렇게만 하면 될까요? 중간에 검증과 평가를 제외해서,, 확인 한번만 부탁드립니다! target = train.pop('타켓명')train = pd.get_dummies(train)test = pd.get_dummies(test)test = test.reindex(columns=train.columns, fill_value=0) #train과 test 컬럼명이 다르다면 수행 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier/Regressorrf = RandomForestClassifier/Regressor(random_state =0)rf.fit(train, target) pred = rf.predict(test)submit = pd.DataFrame({'pred':pred})submit.to_csv("result.csv', index=False)print(pd.read_csv("result.csv").head()) #제출파일확인print(pd.read_csv("result.csv").shape) #제출파일확인  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요 문제 1번의 경우 결측치 행을 제거하면 행이 51개가 나오는데 앞에서부터 70퍼면 35.7 이라는 숫자가 나옵니다. 문제에서 반올림 할건지 버림으로 정수형으로 나타내는지 언급이 없어서 두 방법을 사용할때의 답이 다른데혹시 복수정답의 여지는 없나요? 문제에서 표현이 명확하지 않은 것 같습니다. 아니면 이렇게 모호할때는 버림으로 정수형 나타내는게 정배인가요? 감사합니다

좀비님 안녕하세요,강의 잘 들었습니다. 많은 노하우와 인사이트를 공유해 주셔서 감사합니다. 앱을 1~2개 정도 직접 런칭해보면서 궁금한 점이 있어 질문드립니다. 앱을 첫 출시할 때 처음부터 전 국가에 출시하시는지,아니면 특정 국가를 먼저 타겟한 뒤 점차 확장하는 방식으로 진행하시는지 궁금합니다. 또 강의에서 애드몹 광고는 특정 국가 + 특정 언어만 선택해서 집행하라고 하셨는데요,이 경우에는 앱은 전 세계에 출시해두고, 마케팅(광고)만 특정 국가부터 시작해서 점차 확장하는 방식으로 운영하시는지 알고 싶습니다.

영상 17:00 정도 부터 나오는 내용입니다.Artwork를 해서 PCB 외주제작을 진행하고, 원래는 칩들은 존재하지 않지만 외주 업체에서 해주는 곳도 있다라고 하셨습니다.그럼 현업에서는 보통 외주제작된 PCB에다가 칩만 따로 구매하여 직접 솔더링 하게 되는 경우가 많은건가요?!

오류율을 구할때 target을 pop하지 않아도 되는건가요?이전 강의에선 pop을 했던것같은데, 연습문제 9.로지스틱 회귀 8번 정확도에서 pop하지 않는데 상관없나요?target = test.pop('gender') pred = model.predict(test) > 0.5accuracy = accuracy_score(target, pred) print(1-accuracy)# 8. 정확도 pred = model.predict(b) pred = (pred > 0.5).astype(int) from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy = accuracy_score(b['target'], pred) print("8.", accuracy)

안녕하세요. 기출 10회를 다시 풀어보고 있는데, 작업형 2에서 타겟 변수에 0이 있는 경우를 처리를 하는지 안하는지에 따라 rmse 값이 차이가 꽤 크더라구요. 이렇게 차이가 꽤 있는데도 결측치를 처리한 경우와 안한 경우 둘다 만점을 받을 수 있던 문제였나요? #타겟변수에서 결측치를 제거한 경우의 rmse rf_rmse = 673.8026644431536 #타겟변수에서 결측치를 제거하지 않은 경우의 rmse rf_rmse = 960.485846380754

QA/테스트엔지니어 유팬더님과 멘토링하고 싶은데 게임QA 입문방법 등 기초적인 질문 방식으로 진행해도 되는지요?현재 게임관리업무를 재택으로 하고 있는데게임QA쪽에 입문할 목적으로 멘토링하려고 합니다.

08:51타겟 시각화는 어차피 지원 안한다고 하였고..분포도 꼭 외워야 할까요 ㅠ

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

96. 12.19) 배포하기 강의가 9분짜리가 2분 밖에 재생이 되지 않아 진도가 나가지지 않습니다. 진도가 나가지지 않으니 퀴즈를 풀 수도 없고 진행이 안됩니다.

안녕하세요 곧 회사 앱의 첫 배포를 앞두고 있는 1년차 프로덕트 디자이너 입니다.소규모 스타트업에서 1인 디자이너로 일하다 보니 앱 기획부터 디자인까지 전반을 리드하는 역할을 맡게 되었습니다.배포 이후에 데이터를 전략 수립과 의사결정의 근거로 활용하고 싶어 이번 강의를 듣게 되었고요.지표 정의 문제는 스스로 사고력을 기르고 싶어서 GPT 도움 없이 풀어봤습니다.완강 후에는 GPT를 활용해 한 번 더 정리해보려고 합니다.피드백 부탁드립니다! 😊#1. 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면?배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 배너 영역, 메뉴 카테고리, 이런 음식 어때요, 동네 맛집 기능이 잘 동작하고 있는지 확인하려면 어떤 지표를 확인해야 할까요? 지표를 정의하고, 지표가 어떤식으로 움직이면 잘 동작한다고 볼 수 있을까요?성과 지표: DAU 리텐션 (각 영역이 잘 동작하면 -> 사용자 만족도가 높아짐 -> 재접속)보조 지표: 한 세션의 앱 체류 시간이 점점 길어지는 형태가드레일 지표: 수익이 떨어지면 안됨#2. 검색 만족도 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 고객이 검색 기능에 만족했는지 확인하려면 어떤 지표를 봐야 할까요? 검색하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요 성과 지표: 검색 필드 클릭 후 구매까지 CVR보조 지표: 검색 최 상단 아이템 CTR(검색 결과 상단에 위치할 수록 검색어에 최적화된 아이템일 것이기 때문)가드레일 지표: 검색창 UV 수가 떨어지면 안됨#3. 검색 필터 기능의 활성화 지표배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 검색 필터 기능은 잘 사용되고 있을까요? 필터 기능의 활성화 지표를 정의하면 어떻게 할 수 있을까요? 검색 필터를 사용하는 흐름을 떠올려보면서 그 안에 있는 이벤트를 조합해보세요성과 지표: 검색 필터 클릭 이후 검색 최 상단 아이템 CTR(검색 결과 상단에 위치할 수록 검색어에 최적화된 아이템일 것이기 때문)보조 지표: 제품 구매까지 CVR가드레일 지표: DAU 리텐션이 떨어지면 안됨#4. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는?배달 서비스를 담당하는 PM입니다. 배달 서비스에서 가장 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 그 지표가 중요할까요? 그것을 어떻게 늘릴 수(줄일 수) 있을까요?성과 지표: DAU 리텐션 여기서 active란 배달 음식 결제 완료보조 지표: 배달 음식점들 각각 페이지 UV가드레일 지표: CX 해결 리드타임 1시간 이내배달 서비스가 잘 되려면roi가 좋아야 하고공급(음식점 입점)과 수요(사용자 어플 유입)가 많아야 함 따라서 적은 광고 비용으로 많은 음식점을 입점 시키려면 DAU 리텐션이 높아서 음식점이 알아서 찾아오게 해야됨#5. 추천 알고리즘의 성능 지표여러분은 이커머스 서비스에서 추천 알고리즘을 만드는 조직의 PO입니다. 추천 알고리즘은 유저의 정보와 유저 로그를 토대로 구매할 것 같은 제품을 보여줍니다. 추천 알고리즘의 성능을 확인하기 위해 어떤 지표를 파악해야 할까요? 왜 해당 지표일까요?성과 지표: 추천 알고리즘 화면을 보고 구매 전환까지 가는 CVR보조 지표: 추천 알고리즘 화면 스크롤 30% 이상가드레일 지표: 객단가는 떨어지면 안됨추천 알고리즘 경험 후 와우모먼트를 경험한 사용자는 구매 전환 확률이 높음스크롤 깊이는 구매 의도 수준의 직접적 시그널. 30% 미만은 탐색만, 30% 이상은 의사결정 과정 진입할 것#6. 여러분들이 자주 사용하는 서비스의 지표여러분들이 자주 사용하는 서비스에서 제일 중요한 지표는 무엇일까요? 왜 해당 지표가 제일 중요할까요? 그 외에 확인해야 하는 지표를 2개 더 뽑는다면 무엇이 있을까요?유튜브중요 지표: 사용자 체류 시간why: 유투브의 수익모델은 광고, 구독료로 추정 됨체류시간이 높은 유저는 유튜브 콘텐츠에 몰입하고 있는 유저일 확률이 크고 콘텐츠에 몰입하는 유저일 수록 광고 UV와 구독 전환률이 높을 것임그외 확인해야 하는 지표: MAU 리텐션(여기서 active는 영상 ctr), 사용자 접속 시간대별 체류시간 상관관계 (푸시알림 등 활용 가능)#7. 퍼널 개선 프로젝트여러분들은 가입 퍼널을 개선하라는 미션을 받았습니다. 현재 가입 퍼널 프로세스의 전환율은 약 20%며 가입 퍼널에서 온보딩을 더 진행하는 기능을 만들었습니다. 온보딩의 효과를 파악하려면 어떤 지표를 봐야할까요? 상상이 어렵다면 여러분들이 자주 사용하는 서비스를 가정하고 말씀하셔도 좋습니다온보딩 화면 체류시간(초 단위)과 DAU 리텐션의 상관관계, 페이지 별 이탈 시점온보딩 단계에서 체류시간이 짧을 수록 가입 이후 구체적 기대감이 형성되지 않았을 확률이 높으므로, 가입 전환율이 낮을 것임페이지별 이탈 시점은 해당 페이지 보완, 개선 근거로 활용 가능

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요굳이 포맷 써서 안바꾸고 아래처럼만 제출해도 상관없나요?5.8686553916715e-06)

안녕하세요.  현재 사가패턴을 공부하고 있는 개발자입니다. 제가 알고 있는 내용과 조금 다른 내용이 있어서 궁금증에 물어봅니다.  오케스트레이션 사가를 원래 rest api로 구현하나요? 이것도 카프카 같은 브로커 사용해서 만든다고 알고 있어서요.