안녕하십니까 강사님. 최소제곱해 강의 중에서 정방행렬을 만들기 위해 rank가 n이라면 A의 transpose를 통해 역행렬을 만들어준다고 하셨는데 만약 rank가 m과 n 중에서 나오지 않는다면 사용할 수 없는 방법론인가요?

안녕하세요. 주식 종목을 변경하고 싶은데 변경해야할 코드 부분을 알려주세요.

mini-batch gradient descent 시 batch size 단위로 평균값을 가지고 파라미터 업데이트 한다고 설명하신 거 같습니다. 그런데 강의하시는 코드에는 forward() 다음 연속해서 .backward()가 나오고 있어 마치 매번 업데이트를 하는 것처럼 해석되는데요. 제가 어떤 부분에 오해하고 있는 것인지? 문의드립니다.

DB에 데이터를 관리하지 않고 csv 파일로 관리 하는 이유가 뭔지 궁금합니다. 데이터가 방대해서 처리 하기가 힘들어서 그런건가요?

Taxi가 랜덤하게 init된 손님와 목적지의 위치를 아는 이유는 observations 환경이라 그런 걸까요?랜덤하게 목적지와 손님의 위치가 설정되더라도 과업을 어느정도 완벽히 수행하게 되는 원리는 어떤 특정 지점에 대해서 손님의 위치까지의 경로 계획을 위한 행동 가치에 대한 훈련과 그 손님의 위치에서 목적지를 향한 경로 계획에 대해서의 가치 훈련을 수행 했기 때문으로 보는 것이 맞을까요?

안녕하세요 이상치 데이터 합성하는 방법 코드가 안올라가져잇는것 같고코드자로 별도로 요청해야지 이메일로 주신다고 하신것같은데자료 공유부탁드립니다.감사합니다. 

 import io from pyspark.sql.functions import pandas_udf, col from pyspark.sql.types import BinaryType IMAGE_SIZE = 256 @pandas_udf(BinaryType()) def resize_image_udf(df_series): def resize_image(path): """resize image and serialise back as jpeg""" image_path = path.replace("dbfs:", "") image = Image.open(image_path) width, height = image.size image = image.crop(((width-IMAGE_SIZE)/2, (height-IMAGE_SIZE)/2, (width+IMAGE_SIZE)/2, (height+IMAGE_SIZE)/2)) image = image.resize((IMAGE_SIZE,IMAGE_SIZE), Image.NEAREST) output = io.BytesIO() image.save(output, format='JPEG') return output.getvalue() return df_series.apply(resize_image) image_meta = { "spark.contentAnnotation": '{"mimeType":"image/jpeg"}' } df = ( file_info_df.withColumn("image", resize_image_udf("path")) .withColumn('image', col('image').alias('image', metadata=image_meta)) ) display(df) 안녕하세요 이미지 바이너리칼럼에 메타 정보를 추가했음에도 불구하고 display 한값이 아래처럼 바이너리 상태로 보이는데 왜그런지 알수 있을까요?databricks 무료버전 + jpg파일 databricks내에 카탈로그 볼륨에 저장해서 사용한게 다르긴 하지만 그거때문에 그러진 않을 것 같고 spark 4.0.0 사용하고 있습니다 ㅠ

너무 좋은 강의 잘 듣고 있는데, 제가 강의 따라 하다가 o3-mini 모델은 image 객체 자체를 넘기는것도 안되고 base64로 인코딩한것도 넘길수가 없네요~~ 제가 이해한게 맞나요? 코드가 자꾸 에러가 나서 이것저것 수정하다 알게 됬습니다.

안녕하세요. 강의 잘 따라 하고 있습니다. ^^섹션5 > 20. 매수 추천 종목 조회 API 코드 설명 강의 보다가, 몇가지 질문이 있어서 글을 남깁니다.get_combined_recommendations_with_technical_and_sentiment 함수에서# 7. 종합 점수 계산 및 정렬에 보면tech_conditions_count = ( 1.5 * item["golden_cross"] + 1.0 * (item["rsi"] < 50) + 1.0 * item["macd_buy_signal"] ) item["composite_score"] = ( 0.3 * item["rise_probability"] + 0.4 * tech_conditions_count + 0.3 * sentiment_score )이런식으로 가중치를 주고 있는데, 이 가중치의 기준은 어떻게 정하셨나요? (제가 주식은 엄청 초보라서, 이 강의 보면서 학습하고있습니다) 그리고 강의 맨 처음에 얘기하셨지만, 국내 주식은 여러 이슈 때문에 분석이 쉽지 않다고 하셨는데 설명해주시는 코드의 로직으로는 전혀 분석이 안되는지도 궁금합니다.

cursor pro버전을 꼭 사용애햐 하나요? free버전으론 수업이 불가할까요?

pip를 공식사이트에서 받아서 직접 설치후 명령창에 "pip install fastapi uvicorn"을 입력하면 "warning : There was an error checking the latest version of pip"라는 문구가 뜹니다. 그런데 또 막상 Scripts폴더나 명령창에 pip list 확인시 설치가 되어있는걸 확인할수 있습니다. 이 메시지를 무시하고 진행해도 문제가 없을까요?

안녕하세요, 강의 듣고 있는데 유독 강의가 버퍼링이 심합니다. 크롬 뿐만 아니고 Microsoft edge 등으로 해도 똑같은 현상이 발생합니다.

수고 많은십니다. 치트키 알려주는 남자님^^문의드릴 메일 주소를 못찾아서요 ㅠㅠ주소알려주시면 감사하겠습니다. 

강의내용이 너무 좋습니다~ 실습내용도 적용해보고 싶은데 강의에서 사용되는 코드는 제공이 안되나요?? 화면을 보고 다 쳐야 하는지요....

안녕하세요.강사님.지난번에 확인해주신 부분을 잘 완료되고, 이제 transformer 쪽 코드를 현재 따라쳐 보고려고 하는데, version 문제인지 tokenizers = tf.saved_model.load(model_name)이쪽 코드에서 오류가 나는 상태입니다.혹시 어떻게 해결해야 할까요?https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer?hl=ko사이트에서 "Google Calab 에서 실행" 버튼으로 예제 문제를 실행시켜도 위의 부분에서 오류가 나는데요..뭘 잘 못하거나 뭐가 문제가 된 건지 알 수있을까요?

현재(9월5일 기준) 파이선 3.13.7을 다운받고 보면 scripts폴더가 없거나 있어도 아무것도 없이 텅 비어있습니다. 당연히 fastapi와 uvicorn 설치도 안되구요 ㅠㅠ 더이상 진행을 못하고 있습니다 ㅠㅠ어떻게 해야할까요?

첫번째 문제의 보기가 matmul 이 아닌지요?

안녕하세요.8월 중으로 추가 강의가 올라온다고 되어있는데언제쯤 볼 수 있을까요?답변 부탁드립니다. 감사합니다.

안녕하세요강의를 듣다보니 train epoch의 metric은 초기에0.0으로 선언하고validate epoch의 metric은 0으로 선언하는 것을 볼 수 있었습니다.혹시 담겨진 어떤 의미가 있을까요?

안녕하세요~!강의 pdf 파일 받을 수 있을까요? 강의 듣고 복습하는데 pdf 파일로 복습하려고 하거든요!