현재 코드를 동작을 해보면 이런식으로 두번 로그가 출력되고 있습니다. 로그 문제인가 싶어서 logger.propagate 옵션을 주어 로그 전파 방지도 해보고, 그냥 print로 출력 해도 콘솔 출력이 두개씩 나오는게 동일하네요 확인이 좀 필요할 것 같습니다.물론, 작업관리자에서 중복동작하는지는 확인 해보았으나 하나만 동작하고 있었습니다. /balance api도 해외 주식 잔고가 아니라 국내주식 잔고 같은데 swagger문서에는 해외 주식잔고로 되어있어서 확인이 필요할 것 같구요 작일(2025-06-25)기준 cursor mcp서버 등록 화면이 좀 바뀌었습니다. fileSystem mcp 서버 등록 json 설정방도 바뀌었더라구요.  그리고 잔고 기준 5%나, 이런식으로 매수를 하라고 말씀하셨었는데 한국투자증권 모의투자는 해외 예수금 잔고 조회가 안되는 것 같은데 이부분도 확인 부탁드리겠습니다.

이번 강의에서 GenerateLabel 클래스를 생성할 때 초기화에서 input_dir과 output_dir에 대해서 형식을 path로 미리 지정해주었습니다.  그런데 아래 validate_path 함수에서 추가적으로 if not all~ 구문을 사용해서 해당 인자들의 형식을 확인하도록 코드를 구성하셨는데 이러한 이유가 따로 있으신가요? 만약 해당 형식이 아니면 처음 클래스를 초기화할 때부터 에러가 발생하지 않나요? 항상 좋은 강의 만들어주셔서 감사드립니다.

안녕하십니까. 높은 질의 강의를 준비해주셔서 감사합니다.강의를 들으면서 현재 강의에서 최종적으로 만들고자 하는 MLOps 아키텍쳐 과정에서 궁금한 것이 생겨 이렇게 질문을 하게 되었습니다. 강의에서 '지도학습을 위한 라벨링 데이터를 만들기 어려운 상황이 많기 때문에 LLM을 통해서 라벨링 데이터를 만들겠다.'라는 느낌으로 말씀을 하셨는데 그렇게 되면 해당 데이터로 학습을 한 모델은 위에서 사용된 LLM의 성능에만 근접하도록 튜닝이 되는 것이지 않을까요?  궁금한 점을 좀 더 자세히 말씀드리면, LLM으로 anomaly detection을 수행하면 되는데 어떤 이유에서 LLM으로 만든 데이터셋을 예측하는 머신을 추가적으로 만들어야하는 이유를 잘 모르겠습니다.LLM API의 Latency 때문일까? 라는 생각을 했지만 정확하지 않은 것 같아 질문을 남기게 되었습니다.  좋은 강의 항상 감사드립니다.

강의 자료가 어디에 있는지 못 찾겠습니다.

보통 우리나라 취업 시장을 보면 몇몇 기업들 제외하고는 Azure보단 거의 대부분 AWS를 사용하는 것 같더라구요. 이왕 실습을 한다면 우리나라에서 많이 사용하는 AWS 환경에서 실습을 해보고싶은데, AWS 환경에서도 비슷한 구조와 인터페이스를 가지나요??

안녕하세요 선생님 강의 잘 듣고 있는 학생입니다. 요즘 저의 custom dataset으로 여러 object detection 모델을 돌려보고 있는데 시작은 보통 pytorch의 pt모델로 학습을 시작을 하는데제가 임베디드 시스템에서 돌려보고 싶어서 추론을 하고 싶어PyTorch -> onnx -> tensorflow -> tflite 변환 구조를 따라가 최종 모델을 tflite로 구성하려고 하는데양자화를 하지 않았는데도 tflite(float32) 성능이 아예 떨어져 pytorch에서는 잘 detect하던 모델이 아예 검출을 하지 못하는 상황이 발생하는데 혹시 이러한 상황이 아무래도 모델을 tflite로 축소하다 보니 자연스러운 상황인건지 이러한 상황을 극복하려면 데이터를 더 수집해서 성능을 높여야하는지 방법에 대해서도 좀 여쭙고 싶습니다.감사합니다~

- 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. 강의 교안을 이메일로 3가지를 지켜서 보내면 오전 중에 보내주신다는 영상이 있는데, 제가 토요일에 보내고 월요일에 안 보내주셔서 리마인더 메일도 드렸는데 읽으시고 어째서 아무 반응이 없으신거죠? 강의 교안을 구글 드라이브로 넣어주시는지, 이메일로 pdf 형식으로 오는지, 그 어떠한 답변도 못 받고 계속 기다리기만 해야하나요?처음 결제해보는데 너무 답답하고 짜증이 납니다. 이런 건 어디에다 문의해야하는겁니까?

노션 및 수업자료(코드) 다운로드는 어떻게 하나요?

안녕하세요 교수님.챗봇 부분 공부하다가 질문이 생겨서 남깁니다.기존 teacher forcing 학습 방식을 위해 encoder와 decoder를 포함한 모델을 따로 만들고, 이후에 decoder 모델을 다시 만든 다는 것으로 이해했습니다.하지만, 맨 마지막 모델인 decoder에서 output에 decoder context vector도(h, c) 같이 포함되는지 궁금합니다. (왜 Dense layer를 통과한 output과 context vector를 합치는지 이해가 잘 안갑니다.)감사합니다. decoder_input_h = Input(shape=(LATENT_DIMS, ), name='DECODER_INPUT_H') # hidden decoder_input_c = Input(shape=(LATENT_DIMS, ), name='DECODER_INPUT_C') # cell decoder_input_s = Input(shape=(1, ), name='DECODER_INPUT_S') # single # context_vector(encoding에서 나온 값) context_vector = [decoder_input_h, decoder_input_c] x = decoder_embedding_layer(decoder_input_s) x, h, c = decoder_lstm_layer(x, initial_state=context_vector) decoder_output = decoder_dense_layer(x) decoder_context_vector = [h, c] final_decoder_model = Model(inputs=[decoder_input_s, context_vector], outputs=[decoder_output, decoder_context_vector]) final_decoder_model.summary()

강의를 수강하시다가 막히는 부분이 있는 경우는 "자주 묻는 질문"을 먼저 참고 부탁드립니다.막히는 부분에 대해서 질문을 주실 때에는 꼭 강의 제목과 타임라인도 같이 작성 부탁드립니다. 궁금합니다

'numpy.ndarray' object has no attribute 'predict'

None of [Index(['weather_code', 'season', 'year', 'month', 'hour'], dtype='object')] are in the [columns] 더미 데이터 작업을 할 때 이런 오류가 뜹니다

안녕하세요 (퀴즈 - 출력 Feature Map으로 적용된 Conv 찾기 강의)밑의 그림의 27*27*256 feature map이 잘 이해가 가지 않습니다. 5*5 커널을 적용했다면 사이즈가 12*12*256이 되어야 하지 않나 생각이 들어서요~!

안녕하세요 지식 공유자님, 다름이 아니라 제가 제가 핸즈온 머신러닝 1판을 가지고있는데요, 혼자서 읽기엔 벅차서 집에 고이 모셔둔 상태로 몇년이 지났는데... 혹시 이 강의를 1판 책과 함께 들어도 진행하는데 크게 무리가 없을까요?

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.