강사님, 명절 잘 보내셨길 바랍니다 :)   이전 수강생 (휴식중인 전복님)의 RMSE와 RMSLE에 대한 차이점에 대한 질문에 답변을 보고 제가 이해를 한게 맞는지 확인하고 추가적인 질문을 드리려고 합니다.   우선 제가 이해한 것들인데 틀리다면 정정 부탁드립니다. 전 범위의 y 값에 걸쳐서 비슷한 오차(|actual - pred|)가 나타나면 RMSLE와 RMSE의 값은 비슷하게 떨어진다. 하지만 Y의 범위가 1~1000이라고 할 때, 1~10 사이에서는 오류가 적지만 900~1000 사이에서 오류에 값이 커질 경우, RMSLE는 Y의 크기에 따라 크게 바뀌지 않지만, RMSE는 크게 좌우된다. 이를 바탕으로 제가 궁금한 점은 아래와 같습니다. 위의 2)와 같은 경우, RMSE를 모델의 eval_metric으로 쓰는게 business관점에서 더 타당할까요? 만약 주택가격과 같은 경우, 아무리 낮은 주택가격을 잘 맞춘다고 하더라도 비싼 주택가격을 한 번 잘못 예측했을 때 cost가 너무 커지기 때문에 RMSE를 eval_metric으로 선택하여 RMSE를 줄이는 것을 최우선으로 해야할까요? 아니면 다른 더 용이한 metric이 있을까요? 위의 2)와 같은 경우, Y의 값이 작은 경우에는 기존 모델을 통해 예측하고, Y의 값이 큰 경우 (기존 모델이 잘 예측하지 못하는 값들)에 대해서는 새로운 모델을 만드는 방법도 가능한가요? 아니면 새로운 모델을 만들기보다 LGBM 같은 leaf-wise 기법을 통해 Y의 값이 큰 경우 leaf node를 더 만듦으로써 해결이 가능하다고 생각하면 될까요? "RMSE와 RMSLE의 경우 직관적인 해석이 어려운 반면 MAE는 전체오차의 평균을 Y (타겟변수)와 같은 unit으로 보여주기 때문에 직관적인 이해가 가능하다"라고 이해하고 있습니다. 주택가격 예측의 경우, MAE가 400이 나왔다면, "우리 모델의 전체 오류의 평균은 $400 이다. 즉 우리 모델이 새로운 주택들(10000만개)의 가격을 예측할 경우 평균적으로 $400의 오차가 있다."라고 해석하면 될까요? 모델을 eval_metric=RMSE로 만들었는데 다른 metric (RMSLE, MAE) 등으로 모델의 퍼포먼스를 비교해도 되나요?   항상 감사합니다! 올해도 건강하세요~!  

안녕하세요 mmdetection을 통하여 Faster RCNN 강의 중 문의사항이 있어 문의드립니다   ◆ 문의사항 np.long 필요여부 : Class KittyTinyDataset(customDataset) 설정 시 data_anno에서 labels의 dtype을 np.long해야만 하는 이유가 있을까요?(np.int32시 error 남)   data_anno = { "bboxes" : np.array(gt_bboxes, dtype=np.float32).reshape(-1, 4), "labels" : np.array(gt_labels, dtype=np.long), "bboxes_ignore" : np.array(gt_bboxes_ignore, dtype=np.float32).reshape(-1, 4), "labels_ignore" : np.array(gt_labels_ignore, dtype=np.long) }  

안녕하세요 수업을 청강하고 있는 학생입니다 다름이 아니라, 실습 코드중  이해가 안가는게 있어 질문 남깁니다.   def number_search(list, key):     cnt = 0     for i in range(len(list)):         if key == list[i]:             cnt += 1         else:             return -1     return cnt   listNum = [1,4,5,6,7,8,98,9,1] print(number_search(listNum, 1))   해당 코드에 있어서, 키값과 리스트의 값이 같지 않다면, return값으로 -1을 보내는데, 첫번째 탐색을 할때 부터 맞지 않는다면, return 값을 반환하게 되며, 해당 함수를 빠져나와, 리스트 끝까지 검색이 되지 않지 않나 싶어서 질문을 남깁니다.  강의에 나온 코드를 그대로 러닝해보아도, 같은 결과값이 나와 질문드립니다.

인프런 아이디: dsky   인프런 이메일: dsky@adcapsule.co.kr 깃허브 아이디: cm2ry@daum.net 깃허브 Username: cm2r

이번에 redux를 걷어냈다고 하셨는데 그럼 로그인 유지나 데이터 공유등 문제는 react-query로 대체할 수 있는걸까요 ? ㄷㅔ이터를 공유해야하다는 상황이나 로그인유지 같은것들도 대신할 수 있는지 궁금합니다.

안녕하세요  쿠키런 오븐브레이크서 빵터지고 갑니다 (바탕화면에 깔려있으시더라구요).   아 그리고 선생님 외국에서 선생님 강의 정말 잘보고 있습니다. 제가 LinkedIn 친추 보냈는데 혹시 LinkedIn 계정 관리하고 계신가요 ? 감사합니다 ㅎㅎ

제가 이해한 1차 캐시가 DB의 버퍼캐시와 같이 버퍼에 담긴 데이터를 활용하여 조금 더 빠른 검색결과를 주는 원리인가요??

- 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.   자   자꾸 붉은색 팝업이 우측에 뜨는데 안뜨게 하는 방법이 어떠게 되나요

안녕하세요. 플러쉬를 해도 영속성 컨텍스트의 데이터는 남아 있다고 배웠습니다. 그렇다면 커밋한 뒤에도 영속성 컨텍스트의 데이터는 entity manager가 존재하는 한 계속 남아있나요? 다음 transaction을 시작하거나 엔티티 매니저가 삭제될 때 사라지는 것인가요? 감사합니다.

캡틴판교님 안녕하세요. 강의 잘 들었습니다.   강의를 듣고 제 프로젝트에 적용 중인게 있는데요.   부모 컴포넌트에서 대시보드에 넣을 차트나 다른 하위 컴포넌트들을 생성 후 한번의 axios get api 호출을 통해 데이터를 각각 하위 컴포넌트의 props로 던졌는데요.   아래와 같은 방식으로 컴포넌트의 값을 입력하고 Props로 하위 컴포넌트에 값을 바인딩하니   await axios.get('/server/api').then((ret) => { let result = ret.data.data   // 1번 하위 컴포넌트 값 반영 this.com1Data.product = result.product   // 2번 차트 컴포넌트 값 반영 let arr=[] arr.push(result.status.count1) arr.push(result.status.count2) arr.push(result.status.count3) arr.push(result.status.count4) this.series = arr;   // 3번 하위 컴포넌트 값 반영 this.com3Data = result.fault.data   //4번 하위 컴포넌트 값 반영 ... })   3개정도 컴포넌트 값 바인딩까지는 문제 없이 잘 뜨는데, 4개 이상 컴포넌트에 값 바인딩 추가 후 화면을 띄우니 값이 모두 바인딩 되지 않았습니다.   혹시 비동기문제인가 해서 promise로 묶어서 반영도 해봤는데 여전히 작동을 안해서   asyncData를 사용하여 먼저 api 호출을 한 후 데이터를 미리 불러왔더니 잘 뜹니다.   제 생각엔 아마도 생명주기에 따른 문제점이 아닌가 합니다.   async asyncData() { const response = await axios.get('/server/api') const result = response.data.data const com1Data = {} let Series = [] const com3Data = {} // 컴포넌트1 상태 값 반영 com1Data.product = result.product   // 컴포넌트2 상태 값 반영 Series = [] Series.push(result.status.count1) Series.push(result.status.count2) // 컴포넌트3 상태 값 반영 this.com3Data = result.fault.data return { result, com1Data, Series, com3Data } },   하지만 이 방법이 맞는 방식인지 모르겠습니다.   이 방식이 맞는걸까요? 혹시 다른 좋은 방법이 있다면 코멘트 한번 부탁드립니다.        

안녕하세요^^   다름이 아니라 모델 마지막 단계에서 reshape 후에 1*1*30 안에 어떻게 바운딩 박스의 정보가 들어있는지(?) 바운딩박스가 들어있다는 논리를 어떻게 만들었는지가 궁금합니다.   바운딩 박스 2개를 그린다는건 앞에서도 설명이 있었는데 모델에 대한 설명에서는 기존 cnn처럼 진행되는 것 같아서요. 어떻게 바운딩 박스 2개가 그려진다는건지도 궁금합니다.

구글에서 검색을 해보았으나 뚜렷한 답을 못찾고 일부 사이트에서 질문을 했습니다만 윈도우가 리눅스보다 가격이 저렴해서 사용한다는 답변들을 받았습니다. 이 이유가 맞는 것인지 아니면 또 다른 이유가 있는지 알수있을까요?

1. FindChild의 인자 => (호출한 곳 컴포넌트(Monobehavior가 붙어있는 클래스)가 붙어있는 게임오브젝트, 이름으로 찾기위하여  전달받은 오브젝트의 이름, 재귀적으로 찾기위함을 확인하기 위한 변수) 로 해석해도 될까요?  2. Util에서  GetComponentsInChilderen은 게임오브젝트 go에 붙어있는 모든 컴포넌트를 하나씩 검색하도록 쓰인것이라고 이해하면 될까요? 이를 위해서 foreach를 쓴것이구요 3.<T>를 사용하는 이유는 Bind를 호출하면서 내가 호출하고싶은 컴포넌트의 종류를 확정짓기 위함이 맞나요? 4. 제가 이해한것은 이 클래스들은 구성한 이유는 UI의 자식에 붙어있는 각 오브젝트를 자동으로 찾고싶어서 오브젝트에 붙어있는 컴포넌트를 조건으로 이름을 검색하여 코드상에서 찾도록 자동화를 시킨것인데 제대로 이해한것이 맞나요?

안녕하세요!위에 주소에서 파일 다운이 되지 않습니다.kanekim@gmail.com으로 자료요청드립니다. 진도 나가고 싶어요~~^O^

  데이터 분석을 하던 중 target 값이 왜 로그변환이 되어야 하는지 잘 모르겠습니다. 왜 로그 변환을 하는 것인가요?

안녕하세요   친절한 강의와 설명 감사합니다! 두가지 질문이 있습니다.   1) Binary 변수의 coefficient를 어떻게 해석하는지 궁금합니다.   예를 들어, L1/L2 Regression model에서 Hour_20 변수의 coefficient = -0.3 일 경우, 20시일 때 자전거 대여수가 줄어든다 Hour_9 변수의 coefficient =0.5 일 경우, 오전 9시에 자전거 대여수가 늘어난다. Hour_6 변수의 coefficient = 0.0001 일 경우, 오전 6시는 자전거 대여수에 거의 영향을 주지 않는다. 와 같이 해석을 하는 것이 맞을까요? 보다 구체적인 해석이 가능한지 알려주시면 감사하겠습니다!   2) Linear regression은 Linearity - 선형성 Independent data points - 독립성 Normality - 정규성 Equal variance - 등분산성 No multi-collinearity - 다중공선성 와 같은 가정을 따라야 하는 것으로 알고 있습니다.   L1과 L2 또한 Linear regression와 동일한 가정을 따라야 하는 것으로 알고 있는데 해당 Bike Demand 예제에서는 따로 가정을 검증하지 않고 바로 모델링을 한 것 같습니다.   2-1) 특별히 하지 않은 이유가 있는지 궁금하고, 하지 않아도 된다면 그 이유에 대해 설명해주시면 감사하겠습니다. 2-2) 가정 검증을 해야하는 것이라면 강의 예제처럼 검증을 하지 않은 경우, 모델의 타당성에 대해 의문을 제기할 수 있는지도 알려주시면 감사하겠습니다. 2-3) 가정 검증에 대한 강의 내용은 어디서 찾을 수 있을까요?   좋은 강의 내용과 친절한 답변 감사합니다 ^^

- 본 강의 영상 학습 관련 문의에 대해 답변을 드립니다. (어떤 챕터 몇분 몇초를 꼭 기재부탁드립니다)- 이외의 문의등은 평생강의이므로 양해를 부탁드립니다- 현업과 병행하는 관계로 주말/휴가 제외 최대한 3일내로 답변을 드리려 노력하고 있습니다- 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.   이번강의에 나온 터미널어떻게 접근할수있나요? 접근하는 법에 대한 강의는 어느강의에서 찾을수있는지 궁금합니다  

■ 질문 남기실 때 꼭! 참고해주세요. 안녕하세요 선생님 코딩 왕초보 입니다 코딩 실기 준비중에 학습자료 관련해서 궁금한게 생겨 글 올립니다 다운로드 자료가 블라켓 중점으로 되어있는데 비주얼스튜디오코드 내용과 별반 다른게 없는건지? 헷갈립니다 해당 자료 중점으로 공부를 진행하면 될까요?      

영한님 서포터즈님들 안녕하세요  저는 영한님 spring 기본, http, MVC 1편, JPA 기본, JPA 1 을 듣고,인원을 구해서 현재 FE2명, BE2명과 함께 프로젝트를 진행하고 있습니다. 처음에는 배운 것을 써먹어보자라는 의도로 기능을 우선시 하는 프로젝트를 만들었습니다. 그러다보니 어떤 정보를 조회하는데 select 쿼리가 10개가 나가고 아주 가관입니다,, 그래서 영한님 JPA 2를 다 듣고나서 현재는 제가 저질러놓은 코드들을 최적화로 하나하나 정화 중입니다,, 제가 현재 생각하고 있는 것은 다른 프로젝트를 하지 않고 하나의 프로젝트를 완벽하게 만들어보자라는 생각으로아래와 같이 작성해보았는데 이게 잘하고 있는지 궁금해서 여쭤보고 싶습니다,, 1. 모든 기능들을 하나하나 최적화(현재 EntityManager를 통해 JPQL을 일일이 작성 중) -----물론 fetch join 뿐만 아니라 필요없는 데이터(username만 필요한데 굳이 Dto를 전송)를 줄이면서 최적화 하고 있습니다2. Spring data JPA를 듣고 리팩토링3. Querydsl을 듣고 리팩토링   현재 1번은 진행중인데 쿼리가 줄어들 때마다 너무 행복합니다,, 영한님 저엉말로 재밌게 배우고 있습니다   감사합니다

주피터 노트북에 실행했는데 ta 모듈을 못찾는것 같습니다. 어떤 문제가 있는것일까요? ㅠㅠ