다른 분이 질문한 내용을 읽어보고 고민하고 생각해봤는데도 이해가 안되서 질문 합니다. str == ch 는 0 이되는건 알겠는데 그 옆 str+1로 다음 글자 인것도 알겠습니다 근데 그옆에 ch는 무슨뜻이죠?? ch는 그냥 무시하는 건가요? return( *str == ch)여기에서 0이 되는건 이해됩니다. 그런데 charFreq(str + 1, ch)에서 ch는 그냥 무시되어버리는 도저히 이해가 안됩니다 ㅠㅠ 도와주세요 charFreq(str + 1,ch) 여기 값에서는 무슨 짓을 해도 계속 0이 나오는건가요?
안녕하세요 강의 잘듣고 있습니다. 덕분에 퀀트에 대해 많이 배우고 있습니다. 다름이 아니라, 6.3.3 계좌 보우 종목 조회하기 부분에서 보유종목 리턴 건 관하여 질문이 있습니다. 거래 내역이 없는 최초 생성된 계좌에 경우 계좌 주식이 아예 없을 경우에 리스트 형태로 []로 터미널로 보여지는데 정상인지 여쭤보고싶습니다.보유 주식 0 + 예수금 0인 경우 (완전 빈 계좌) 이때 한국투자 주식잔고조회(TTTC8434R) 응답은 보통 이렇게 옴: ✅ output1 (보유종목 목록) 빈 리스트 또는 아예 필드 자체가 없음 GPT에게 물어보니, 모의계좌, 실전계좌 모두같은 상황이라서, 여쭤봤습니다. 답변주시면감사하겠습니다!
안녕하세요, 좋은 강의 감사합니다 ! 강의 내용과는 별개로, 개인 프로젝트 겸 하나 실험해보고 싶은 주제가 있어 간단히 의견 여쭤보고 싶습니다. 유튜브 라이브 채팅 로그를 분석하기 위해, 각 채팅을 의도 기반으로 7~10개 정도의 라벨로 분류해보려 합니다. (채팅은 약 5만~10만개 정도) 다만 라이브 채팅 특성상 다국어가 섞여 있고, 이모지 사용이 많으며, 문장이 매우 짧은 경우가 대부분이라 과연 잘 될지 고민이 됩니다... 이와 관련해 LLM을 활용해 채팅 데이터를 라벨링하는 방식에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다. 실제로 비슷한 케이스를 다뤄보신 경험이 있거나, 주의해야 할 점이 있다면 공유해주시면 감사하겠습니다. 또한 LLM을 활용한 라벨링 관점에서, 7~10개 라벨이 모델이 분류하기 적절한 수준인지 아니면 라벨 수를 줄이는 것이 성능 향상에 도움이 될지도 의견을 듣고 싶습니다. 감사합니다!
안녕하세요. 먼저 좋은 강의를 해주시는 것에 대해 감사 인사드립니다. 강의 잘 듣고 있습니다. 감사합니다. 다름이 아니라, 11강 동영상 강의 내용 중 numpy의 axis 축은 가장 기본이 되는 단일 단위 먼저 뒤의 숫자가 부여된다고 하셨습니다. 그 예시로 3차원배열을 보여주시면서 axis 2가 열 방향성, axis 1이 행 방향성, axis 0이 높이라고 설명해주셨는데요. 다만, 강의 교재 26쪽에서는 "3차원 ndarray의 경우 axis 0, axis 1, axis 2로 3개의 축을 가지게 됩니다.(행, 열, 높이로 이해하면 됩니다.)"라고 나와있습니다. 이 부분이 강의 내용과 교재 내용이 살짝 다른듯한 느낌이 들어 질문 드립니다. 감사합니다.
[리뉴얼] 처음하는 파이썬 데이터 분석 (쉽게! 전처리, pandas, 시각화 전과정 익히기) [데이터분석/과학 Part1]
- 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 24시간 내에 재검토하겠습니다. - 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~ - 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. Trusted 옆에 Python 3라고 뜨는 부분이 없습니다. 아래 Python[conda env:base] 이 부분이 Python 3로 떠야 하는걸까요? 그렇다면 방법도 안내 부탁드립니다. 양질의 강의 잘 듣고 있습니다.