강사님 강의 재밌게 너무 잘 보고있습니다!!! 클로드 코드에 대해서도 사용해보니까.. 재밌어요 PostgreSQL을 왜 선택하고 특징, 장점까지 잘 보았습니다. 하지만 MySQL에 유리한 프로젝트는 무엇인지 궁금합니다. PostgreSQL선택한 이유중에 부분 인덱스 지원해주고 JSON을 효율적으로 저장할 수 있는 타입인 JSONB도 지원해주고 커뮤니티도 풍부하고 READ COMMITTED - 높은 읽기 성능을 제공해주는것으로 MySQL보다 전부 뛰어나다고 생각이듭니다. MySQL과 차이점은 MySQL은 Reapeatable Read로 정합성을 챙기고 MVCC덕분에 높은 읽기 성능을 가지고 있는걸로 알고있습니다. 그 외에 MySQL의 장점과 유리한 프로젝트들 예시를 좀 조언을 얻고싶습니다
실습내용을 열심히 따라가다 보니 WSL에서 git push하려면 토큰 방식으로 생성된 비번을 입력하라고 하셨는데 하다 보니 아래 캡처와 같이 계속 에러가 나네요. 따라하다 무엇을 잘못한 걸까요? ㅠㅠ 참고로 토큰값 생성은 Tokens(classic)으로도 해보고, Fine-grained tokens로도 생성해서 해 봤습니다. 둘 다 안되네요. ㅠ
수업 챕터 14. 세션 로그인 ▶ ︎ 구현과 동작 에서 6분 35초쯤에 Docker 에서 Redis Container 로 진입하시고 /data # redis-cli 명령을 작성하실 때, 원래는 이런 명령어를 사용하시면 안된다고 하시는데 그럼 원래는 무슨 명령어를 사용하는지 궁금하네요
안녕하세요 선생님 🙂 먼저 양질의 강의를 제공해주셔 정말 감사합니다. cross_encoder_retriever = ContextualCompressionRetriever( base_compressor=re_ranker, base_retriever=multi_query_custom_retriever, ) 위와 같이 re-ranker를 적용시킬때 retriever를 멀티쿼리로 적용을 해보았습니다. 랭스미스로 로깅을 해보니, 멀티 쿼리는 정상적으로 작동한것 같은데요, 각각의 쿼리에 대해 Runnable로 리랭킹을 하는게 아닌, 원본 쿼리를 기반으로 리랭킹을 한다는 느낌을 받았습니다. 아무래도 데이터셋이 테스트용이라 확답이 안서는데, 이 부분은 사용자의 "원본" 쿼리로만 리랭킹을 하는건지 궁금합니다. 만약 그렇다면 랭그래프로 해결을 할 수 있을듯 한데요, State에 멀티 쿼리의 문서 검색 결과를 저장한 뒤, 각 쿼리에 대한 리랭킹 노드를 하는 방법이 생각이 났는데 피드백 부탁드려도 될까요? (사실 오버 엔지니어링이라는 생각이 들지만 ㅎㅎ 실제 프로덕션에 적용시킨다면 어떤 아키텍쳐가 좋은지 궁금합니다!) 감사합니다 :)
AI를 1도 모르는 JAVA 개발자 입니다. AI를 어떻게 공부해야 하는지 몰라서 인프런 검색하여 강사님 강의를 듣게 되었습니다. AI 개발에 파이썬이 사용된다고 하여 인공지능을 위한 파이썬 Level4 까지 모두 구입해두고 듣고 있는데요. 개발자라서 지금 수업이 어렵거나 하지는 않습니다. 그런데 인공지능을 위한 파이썬 LEVEL4 수업이 끝나면 어떤 수업을 들어야 하는 걸까요? 강의를 듣다 보니 통계, 확률을 알아야 하는 것 같은데 저는 그것도 전혀 모릅니다. 이후 어떤 수업을 들어야 하는지 문의드려요.
안녕하세요 선생님. 오늘도 너무나 재밌게 잘 배우고 있습니다. 감사드립니다. 현재 시간 관계상, 섹션4(RCNN계열)까지 수강 후 섹션7(SSD)를 수강중입니다. 강의 내용을 누락시킨 채 질문을 드리는 것이 아니었으면 좋겠습니다. 제가 이해한 바 Faster-RCNN에서 RPN은 image 원본이 아닌 feature map을 입력을 받는다. RPN 내에서 Positive Anchor들에 대해서만 학습을 수행한다. 일 때 학습 시에, RPN내에서 특정 anchor의 Positive 판단이 된다면, 해당 anchor 위치에 어떤 객체 A의 GT가 IoU 기준에 부합하다는 것이 판단되어야 할텐데, RPN 내에서는 feature map 을 입력으로 받고 있으니 내부에서 A 객체의 GT와 anchor 의 IoU를 계산하기 위해선 GT(image 좌표계), anchor(feature 좌표계)를 비교해야 할 텐데 이건 너무 번거로운 일이 아닌가 생각이들었습니다. 위 내용이 틀렸다면 RPN 이전 벌써 anchor 가 존재하고(혹은 설계 가정), 매 학습 이미지가 들어올 때마다 각 anchor 의 라벨정보를 미리 구해놓은 뒤 역전파 시점에서 해당 라벨 정보를 가지고 RPN의 손실 함수 계산에 해당 라벨정보를 포함시킬 수 있겠다라고 생각을 했습니다. 하지만 이런 경우 이 anchor의 positive 처리 과정이 network 내로 들어올 수 없고 Keras 와 같은 framework 구성으로 들어와야하지 않을까 하는 생각이 들었습니다. network 에는 처리 소스코드를 넣을 수 없으니까요. (특정 구조로 가능할런지는 모르겠습니다) 질문입니다. RPN 내에서 Anchor Positive 처리가 이뤄지나요?
안녕하세요, 강사님덕분에 많이 배웁니다. 공부하면서 궁금한 내용이 있어 질문드립니다. FK 값 중복은 괜찮은거지? - 예시 규칙 1의 products(판매 상품) 가게 id(FK) 값 규칙 3 내용 중, 서비스를 중심으로 동사(팔다)를 골라 엔티티간 관계를 설정할 때 예시 2 내용입니다. 가게(stores), 판매상품(products) - 하나의 가계는 여러 개의 상품을 판다(팔수있다) 여기까지 이해를 했는데, 판매상품과 가게 관계에서 왜 '하나의 상품' 이라는 표현을 하는건가요? 여러개의 상품을 판다. 라고 벌써 정의 했으면서, 왜 하나의 상품이라고 하지? 여러개의 상품은 하나의 가게에 의해 팔린다. 라고 해야 하지 않나? 그래서 1:N 관계가 되는거 아니야? 그런 생각에 질의 드렸습니다. 감사합니다ㅡ
안녕하세요, 강사님. 이번 강의를 듣고 2가지 궁금증이 생겨 질문을 올리게 되었습니다. created_at 과 updated_at 구현 DB 레벨에서 ON UPDATE 와 DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP 를 활용할 수 있다고 말씀해 주셨는데요, JPA에서는 @CreatedDate 와 @LastModifiedDate 로 애플리케이션 단에서 이를 구현할 수도 있습니다. 실무에서는 각각을 언제 사용할까요? 그리고 권장하는 구현이 따로 있으실까요? DB ENUM 타입을 잘 사용하지 않는 이유 실무에서 DB ENUM 데이터 타입 사용을 권장하지 않는다는 말씀으로 이해했습니다. 단순히 해당 ENUM 값의 범위가 변경되었을 때 이를 바꿔주는 것 이상으로 성능 이슈가 있어서라고 생각했습니다만, 정확히 알기가 어렵습니다. 자세한 설명을 부탁드려도 될까요? 감사합니다.
이런 식으로 실무적으로 접근했을 때 이 강의에서 예시를 들어주셨던 것처럼 (학생, 과목, 수강), (사용자, 영화, 평가) 엔티티를 개념적 모델링 단계에서 먼저 설계를 할텐데, 이때 설계 순서가 궁금합니다. (학생, 과목), (사용자, 영화) 와 같은 기본 엔티티를 먼저 만든 다음에 M:N 다대다 관계인 것을 확인하고 이것을 풀어내면서 동시에 비즈니스적 의미를 넣기 위해 중심(연관) 엔티티를 만드는 게 일반적인가요? 아니면 처음부터 학생 -> 수강 -> 과목 or 사용자 -> 평가 -> 영화 로 이어지도록 설계하는 게 일반적인가요?
