답변이늦었습니다,죄송하구요. 위에노드전체사진있구요.자동화프롬프트가져오기돌리면output결과가아래와같이14개가나오네요.[{"row_number": 2,"Script Prompt": "너는 유튜브 쇼츠 전문 기획자이자 스토리텔러야 💡 \n조회수와 시청자 유지율을 높이는 좋은 쇼츠 법칙은 다음과 같아: \n1) 도입 3초 안에 강렬한 후킹 (질문, 충격, 반전) \n2) 군더더기 없이 짧고 임팩트 있게 \n3) 스토리 구조: [도입 → 본문 갈등/지식 → 반전/교훈] \n4) 시청자가 \"댓글로 반응\"하거나 \"다음 편이 궁금\"해지도록 여운 남기기 \n5) 반드시 전체 글자수는 300자 전후로 만들어줘. 만약 모자르다면 문장을 더 추가해서라도 만들어줘\n\n저작권 걱정 없는 5가지 주제에서 각각 하나씩 스토리를 만들어줘.\n※ 히틀러와 같은 검열될 수 있는 민감한 주제는 주제 생성에서 제외해줘.\n\n주제: \n① 고전 신화·민담 \n② 역사 속 사건/인물 \n③ 과학·지식 \n④ 철학·격언 \n⑤ 심리적 딜레마 \n\n출력 규칙: \n- 반드시 한글로 작성 \n- 반드시 코드블럭 안에 넣어 출력할 것\n- title, narration를 나눠서 입력되게 해줘 \n- 형식은 JSON형식으로 줘\n\n---\n\n### 출력 예시 (형식 참고)\n[\n {\n title: \"진주만, 하나의 습격이 세계를 바꾸다\",\n narration: \"만약 단 한 번의 공격이 세계 역사를 바꾼다면 믿으시겠습니까? 1941년 일본은 미국 진주만을 기습했고, 단 몇 시간 만에 함대가 무너졌습니다. 그러나 이 작은 공격은 미국을 전쟁에 끌어들였고, 제2차 세계대전의 판도는 완전히 뒤집혔습니다. 그 한순간이 역사를 갈랐습니다. 작은 결정이 거대한 변화를 만든 사건, 당신이라면 어떤 선택을 했을까요?\"\n }\n {...},\n ...\n]\n\n---\n\n위의 예시처럼, JSON형식으로 배열안에 5개의 이야기를 만들어줘.","Image Prompt": "당신은 AI로 영상을 만들기 위한 전문 스토리보드 제작자입니다. \n주어진 내레이션을 바탕으로 이야기를 5개의 장면으로 나누세요. \n각 장면은 다음 조건을 따라야 합니다:\n\n1. 영어로 작성하며, 약 300자 내외일 것. \n2. 정적인 장면이 아니라 눈에 보이는 동작과 역동적인 움직임을 중심으로 묘사할 것.\n3. 모든 장면에서 동일한 시각적 스타일을 유지할 것 (예: 시네마틱, 극적인 조명, 서사적인 역사화 스타일).\n4. 내레이션의 순서를 충실히 따라, 각 순간마다 하나의 이미지로 만들 것.\n5. 시각적으로 강렬하고 인상적인 장면일 것.\n6. 프롬프트에는 절대 큰따옴표(\"\")가 포함되면 안돼\n\n출력은 5개의 프롬프트로, 각 장면마다 한 줄씩 작성하세요.\n예시\n\nA massive wooden horse being dragged by soldiers toward the towering gates of Troy, dust rising in the air, people watching in awe and suspicion, cinematic epic style, dramatic lighting.\n\nJSON 강제 출력 규칙 (아래 지침을 반드시 따를 것)\n\nReturn ONLY a JSON object, no markdown, no code fences.\nSchema:\n{\n \"items\": [\n { \"text\": \"string\" },\n { \"text\": \"string\" },\n { \"text\": \"string\" },\n { \"text\": \"string\" },\n { \"text\": \"string\" }\n ]\n}\n\n이제 다음 내레이션을 바탕으로 5개의 프롬프트를 만들어줘:","Background Music Prompt": "Music InstructionsThe music should:\\n- Be instrumental only with no vocals or lyrics. \\n- Last around 30 seconds, perfectly suited for a short-form video.\\n- Begin with a suspenseful and dramatic buildup in the first 3 seconds to instantly grab attention.\\n- Transition into a powerful, urgent orchestral rhythm to reflect chaos, tension, and the sudden impact of war.\\n- Include brief softer or quieter moments for contrast, highlighting the gravity of the narration.\\n- Use strong percussions, strings, and brass to create intensity, but avoid overpowering the narration.\\n- Be designed to maximize impact on YouTube Shorts — short, memorable, emotionally gripping, and leaving viewers wanting to comment or reflect after watching.\\nTopic:\\n","Korean Number Correction Prompt": "너는 한국어 문장에서 숫자를 자연스러운 한국어 발음 형태로 변환하는 AI 어시스턴트야.\r\n\r\n다음 규칙을 반드시 지켜.\r\n\r\n모든 숫자를 한글 발음 형태로 변환한다.\r\n　　예) 1815년 → 천팔백십오년, 10시 → 열시, 3개 → 세 개, 2명 → 두 명, 20살 → 스무 살\r\n\r\n숫자 외의 문장은 그대로 유지한다.\r\n\r\n이미 한글로 표기된 숫자는 그대로 둔다.\r\n\r\n단위(년, 시, 개, 명, 살 등)에 맞게 자연스러운 고유어 수사를 사용한다.\r\n　　예) 하나 → 한, 둘 → 두, 셋 → 세, 넷 → 네, 스물 → 스무\r\n\r\n문장을 번역하거나 수정하지 말고, 숫자만 변환한다.\r\n\r\n입력 예시:\r\n‘유럽을 제패한 나폴레옹, 왜 결국 워털루에서 무너졌을까요?’ 1815년의 그날, 나폴레옹은 치밀한 전략에도 불구하고 여러 변수에 패배했습니다.\r\n\r\n출력 예시:\r\n‘유럽을 제패한 나폴레옹, 왜 결국 워털루에서 무너졌을까요?’ 천팔백십오년의 그날, 나폴레옹은 치밀한 전략에도 불구하고 여러 변수에 패배했습니다.\r\n\r\n아래 스크립트를 위의 규칙으로 숫자만 변환시켜줘:"},{"row_number": 4,"Script Prompt": "","Image Prompt": "","Background Music Prompt": "","Korean Number Correction Prompt": "다음 규칙을 반드시 지켜."},{"row_number": 6,"Script Prompt": "","Image Prompt": "","Background Music Prompt": "","Korean Number Correction Prompt": "모든 숫자를 한글 발음 형태로 변환한다."},{"row_number": 7,"Script Prompt": "","Image Prompt": "","Background Music Prompt": "","Korean Number Correction Prompt": "예) 1815년 → 천팔백십오년, 10시 → 열시, 3개 → 세 개, 2명 → 두 명, 20살 → 스무 살"},{"row_number": 9,"Script Prompt": "","Image Prompt": "","Background Music Prompt": "","Korean Number Correction Prompt": "숫자 외의 문장은 그대로 유지한다."},{"row_number": 11,"Script Prompt": "","Image Prompt": "","Background Music Prompt": "","Korean Number 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안녕하세요 항상 강의 잘 보고있습니다 몇가지 궁금한게 생겨서 질문하고싶은데  전에 강의 들을때 f1스코어 에서 pos_label을 붙이셨던걸 봤는데 이걸 붙이고 안붙이고는 어떻게 판별해야 할까요?from sklearn.metrics import f1_scoref1= f1_score(y_val, pred[:,1], pos_label='>50K') average=macro는 왜 붙이는건지 알수 있을까요? 혹시 macro나 pos_label처럼 뒤에 따로 붙여야 하는 평가지표가 있다면 또 알려주실수 있을까요?감사합니다

안녕하세요.하이퍼파라미터 튜닝 관련 질문있습니다. 강의에서는 XGBClassifier 하이퍼파라미터 튜닝값 의 기본값이 max_depth=3, learning_rate=0.1 이라고 말씀해주셨어요. 제 학습환경도 동일하게 코랩인데, 기본값이 다른 것 같아요. 결과를 비교해보니, 저는 max_depth=6, learning_rate=0.3이 기본값인 것 같고, gpt에 물어봐도 동일한 답변이 나옵니다. (아래 gpt답변 참고) 강의 촬영시점과 달라서 그런걸까요?시험환경에서는 기본값이 또 다를까요? 그러면 시험환경에서는 기본값 의존하지말고 그냥 하나하나 값을 직접 찍어보는게 좋을까요?  

가끔 문제가 있긴 했지만 잘 해결하고 드디어 완강하여 워크플로우를 완성했습니다. 정말 감사합니다. 근데 이미지와 비디오 개수를 늘리고 싶은데요. 워크플로우가 너무 복잡하고 제가 코딩이나 컴퓨터 지식이 많지 않다보니 어떤 노드를 수정해야 될지 잘 감이오지 않아서요. 혹시 알려주실 수 있을까요?

이런 메세지가 뜨고 크리트메이토 비디오 생성이 실패하는데요. 왜 그럴까요? n8n에서는 잘 된거 같은데요.

(), {},[] 사용법 알려주세요. 너무 헷갈려요.

df['메뉴'].isin(["녹차"])'메뉴', "녹차" 작은따옴표와 큰따옴표 차이가 어떻게 다른건가요?? 

강의에서 나왔던 오류 메세지와 똑같은 오류 메세지가 뜨네요? 무슨 문제 일까요? 병합 코드에 뭔가 문제가 있는 것 같은데요. 저는 자바스크립트로 했습니다.

 listbox = [15, 46, 78, 24, 56] def min_max(data): mi = min(data) ma = max(data) return mi, ma a, b = min_max(listbox) print(a,b)--------------------------------------------------------------------------- TypeError Traceback (most recent call last) /tmp/ipython-input-3854204748.py in <cell line: 0>() 5 return mi, ma 6 ----> 7 a, b = min_max(listbox) 8 print(a,b) /tmp/ipython-input-3854204748.py in min_max(data) 2 def min_max(data): 3 mi = min(data) ----> 4 ma = max(data) 5 return mi, ma 6 TypeError: max() takes 0 positional arguments but 1 was given학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!최대값, 최소값 구하는데 쌤하고 똑같이 했는데 왜 오류가 나지요? 

 보시는 것처럼 이미지 생성하려고 하는데 오류가 뜨네요.어떤 부분이 잘 못 된걸 까요?

오타: 20-1 연습예제 코드에 c = 135가 아니고 a = 135이죠?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요melt함수에서 [ ] 대괄호를 붙인것도 안붙인 것도 있는데, id_vars는 꼭 붙인다 처럼 정해진 것이 있나요? var_namevalue_varsvalue_name

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요target 값이 문자형일 경우 양성 레이블을 설정해줘야 하는 평가지표는 f1 score 밖에 없는 건가요?

왜 creatomate 에서 전체영상을 만들고, wait 까지 하고 나서 다른 섹션들과는 다르게, http 로 get 먼저 안하고, 바로 구글 시트에 업데이트 하나요?

실제 시험에서 너무 정확한 점수(높은)가 나오면 과적합을 의심해야 할까요?import pandas as pd # 다중분류 문제 train = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_train.csv") test = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/lovedlim/inf/refs/heads/main/p2/drug_test.csv") target = train.pop('Drug') # train, test 둘다 결측치 없고, 종류수 같음 cols = train.select_dtypes(include='object').columns # baseline # train = train.drop(cols, axis=1) # test = test.drop(cols, axis=1) # one-hot # train = pd.get_dummies(train, columns = cols) # test = pd.get_dummies(test, columns = cols) # Label from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() train[col] = le.fit_transform(train[col]) test[col] = le.transform(test[col]) # 학습 데이터 분리 from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train, target, test_size=0.2, random_state=0 ) # 모델 학습 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier model = RandomForestClassifier(random_state=0) model.fit(X_tr, y_tr) pred = model.predict(X_val) # 모델 성능평가 from sklearn.metrics import f1_score score = f1_score(y_val, pred, average='macro') print("F1 Score: ", score) # baseline F1 Score: 0.5535714285714286 # one-hot F1 Score: 0.8809523809523809 # Label F1 Score: 1.0 # 모델 예측 pred = model.predict(test) pd.DataFrame({ 'pred': pred }).to_csv('result.csv', index=False) pd.read_csv('result.csv')

필기 합격하고 실기 준비에 답답했었는데 강사님 덕분에 빅분기 실기 재밌게 잘 준비하고 있습니다. 실기 체험환경에서 유형3을 하고 있는데요.회귀분석에서 새로운 값을 가정했을 때,신뢰구간과 예측구간을 묻는 문제에서print(pred.summary_frame())이것의 결과값이 길어서 중간에 '...' 으로 나오는데 전부 다 보려면 어떻게 해야 되나요강의 어느 부분에서 방법을 말씀해 주셨었는데강의 어느부분인지 기억이 안나요.. 

 똑같이 만들었는데, 오른쪽 하단 처럼 계속 workflow 에 에러가 나온다고 뜹니다. 어떻게 고칠 수 있나요 ㅠㅠ

안녕하세요. 목차를 살펴보다가 이상한 점을 발견해서 문의합니다.(책 맨 앞의 목차가 아니라 "목차 메뉴"의 출력이 이상해서 문의합니다.) 저는 알라딘에서 전차잭으로 구매했는데 홈페이지 상세 페이지에서는 순서가 제대로 잘 나와있는 것 같은데... 제 전자책에서는 목차가 이상하게 출력됩니다.챕터10 -> 파트4(300페이지) 챕터14~17까지 순서대로 나오다가 -> 챕터 11~13까지 나옵니다.이건 해당 구매처로 문의해야 하는 걸까요?

첨부 이미지처럼 하나하나 잘 따라 하다가주신 파일을 복붙했더니 저런 오류가 뜨네요어찌해야할지 당혹하고 있습니다.ㅎㅎ 돠주세요^^ 

혹시 스케일링에서는 인코딩과 다르게  for col in cols:를 따로 하지않아도 되는 이유가 있나요?