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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 질문입니다.
지금까지 (28, 28, 1): 그레이스케일 이미지 였다면input_tensor = Input(shape=(28, 28, 3): RGB이미지Conv2d(filters=32, kernersize=(3, 3), strides=1, padding='same', activation='relu')(input_tensor)라면 파라미터수는 (32*3*3):커널을 적용한 피처맵 (3)input데이터 채널수로 계산하는것이 맞나요? 최종: 32*3*3*3 피처맵의 개수는 채널수와 상관없이 같구요 (왜냐하면 필터의 채널수도 3으로 늘어나기 때문에)
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
Functional API 와 Sequential 은 말그대로 입력 방법의 차이인가요?
API 라고 해서 모듈을 불러오는데는 차이가 있는게 아니라 말 그대로 모듈과의 소통하는 방식의 차이를 뜻할뿐인지 그게 궁금합니다.물론 강의 마지막에 말씀하신 것 처럼 인풋을 알 수 있냐 없느냐의 차이도 포함해서요
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
선생님 안녕하세요! 질문입니다!
머신러닝 안에 딥러닝이 있다고 할 수 이유는 학습을 하고 원하고자 하는 결과를 얻기 위해 가중치를 업데이트 하는 알고리즘이 있기 때문이고, 딥러닝과 머신러닝의 차이는 딥러닝은 학습된 결과로 다시 한번 학습하는 것(layer를 쌓는 것)과 같이 복잡한 로직을 수행하는 점에 있어서 차이가 있는건가요?머신러닝과 딥러닝의 차이가 정리가 안되서 이렇게 질문을 남겨드립니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
연쇄법칙의 가운데 세타2는 왜 포함이 되어 있지 않나요...?
안녕하세요 선생님!좋은 강의 잘 듣고 있습니다도중에 궁금한 부분이 생겨 질문드립니다!!!연쇄법칙 중 z(3)은 세타2*a(2)로 보여지는데왜 연쇄법칙의 분모에는 a(2)만 들어 가게 된걸까요...?알고 싶습니다...ㅠㅠ
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
안녕하세요 선생님 질문입니다!
강의 내용에서 이터레이션이 1000이고 전체 데이터수가 10만이라면 단순히 연산량으로 봤을 때 10만건의 데이터를 각각 1000번씩 돌려서 웨이트를 업데이트 한다라는 의미가 맞나요?
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미해결현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁
AX_list 문법이 궁금합니다
figure, ax_list = plt.subplots(nrows=3, ncols=5)figure.set_size_inches(20,20)for i in range(len(full_column_list)):sns.regplot(data=boston_house_df, x=full_column_list[i], y='PRICE', ax=ax_list[int(i/5)][int(i%5)])ax_list[int(i/5)][int(i%5)].set_title("regplot " + full_column_list[i]) 안녕하세요 현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁 수업 즐겁게 듣고 있습니다 : ) 여기서 ax = ax_list 부분 설명 좀 부탁 드리겠습니다. 만약 i를 안쓰고 개별 1개 칼럼에 대해 그래프를 그린다면 ax = 뒤가 뭔지 궁금합니다. 이것만 알아도 위 코드가 이해될 것 같습니다. 감사합니다.
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미해결
현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문_ax list 문의
figure, ax_list = plt.subplots(nrows=3, ncols=5)figure.set_size_inches(20,20)for i in range(len(full_column_list)):sns.regplot(data=boston_house_df, x=full_column_list[i], y='PRICE', ax=ax_list[int(i/5)][int(i%5)])ax_list[int(i/5)][int(i%5)].set_title("regplot " + full_column_list[i]) 안녕하세요 현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문 - ML 엔지니어 실무 꿀팁 수업 즐겁게 듣고 있습니다 : ) 여기서 ax = ax_list 부분 설명 좀 부탁 드리겠습니다. 만약 i를 안쓰고 개별 1개 칼럼에 대해 그래프를 그린다면 ax = 뒤가 뭔지 궁금합니다. 이것만 알아도 위 코드가 이해될 것 같습니다. 감사합니다.
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미해결캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기
n_iter 횟수 넘음 질문
안녕하세요,n_iter = 25 로 설정하면 25 에서 끝나야 하는 것 아닌가요? 현재 29까지 갔는데도 반복이 끝나지 않아서 질문 드립니다..
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미해결캐글 Advanced 머신러닝 실전 박치기
학습데이터 테스트데이터 분리
안녕하세요, 모델링 첫번째에서는 apps 를 분리할 때 빈 값을 test 로 간주하고 -999 를 준다음 뽑아준 거 같은데이번에는 isnull()을 사용하신 이유가 궁금합니다. 두 방법에 차이가 있나요?
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
다변량 회귀
안녕하세요,다름이 아니라 현업에서 회귀 문제를 다루고 있는데 궁금한점이 있어 질문드립니다. 50개 이상의 피처를 통해 종속변수를 예측하는 업무를 진행하고 있는데 논리/이론적으로 일치하는지 대해 여쭤보고 싶습니다. 50개 이상의 변수에 트리기반의 알고리즘 적용하여 주요 인자 를 몇개 뽑습니다.주요 인자에 대하여 다변량 회귀를 진행하게 된다면, 종속변수를 예측할 수 있는 회귀 방정식을 도출할수 있을까요?
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미해결캐글 설문조사로 데이터 분석 입문하기
이중리스트에 대한 질문
선생님 좋은 강의 감사합니다. 복습 중에 궁금한 것이 생겨 다시 질문 하나 드립니다.11강 9:00쯤 아래와 같이 미국의 데이터만 불러오셨는데요. 이때 인자가 하나인데 왜 isin("United States of America") 가 아니라, isin(["United States of America"])처럼 리스트를 또 씌워주는지 궁금합니다. 이전 강의에서 여러 개를 집어넣을 때 리스트를 씌워줘야 한다고 하신 건 기억하는데, 이 경우에는 한 개뿐인데도 씌우는 것이 의아하여 여쭤봅니다.감사합니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
회귀 문제 해결 시 딥러닝 vs 머신러닝 질문드립니다.
안녕하세요. 권철민 선생님.저는 회사에서 업무 적용을 위해 머신러닝과 딥러닝을 공부하고 있습니다.그동안 딥러닝은 매우 방대한 데이터와 복잡한 차원 연산이 필요한 이미지 처리 등에 활용되고 머신러닝은 비교적 정형화된 데이터의 회귀, 분류 등에 활용되는 것으로 알고 있었습니다.근데 최근 상사로부터 딥러닝을 이용해 데이터를 회귀 분석하라고 요구 받았습니다. 머신러닝과 딥러닝을 혼동하셔서 그렇게 말씀하신 건지는 모르겠습니다만..이에 어떤 경우에는 딥러닝으로, 또는 머신러닝으로 회귀 문제를 푸는 것이 유리한지 두 방법의 장단점을 알고 싶습니다.그리고 만약 딥러닝으로 회귀 문제를 푸는 것이 유리한 경우가 있다면.. 본 강좌에는 CNN 중심으로 설명하고 있는데 타 강의를 참고해야 할까요? ㅠㅠ
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
필터 관련문의
강의 잘 듣고 있습니다.지금 CIFAR 데이터셋 CNN구현 실습 부분을 보고 있으면서 궁금한점 이 생겨 문의드립니다. 학습시 Conv2D, Activation, Maxpooling2D 같은 필터 개수는 어떻게 정의하는건가요 ? param이 어떻게 변하는지는 설명을 잘 해주셔서 이해했는데, Conv2D 등을 통해 필터시 어떤 기준으로 여러번 사용하는지가 이해가 안되내요. 감사합니다.
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미해결캐글 설문조사로 데이터 분석 입문하기
12강 질문
12강에서 Q26에 대한 내용에 질문이 있습니다.A,B로 나뉘어진 문항이라 두 개를 따로 그릴 수 있는 건 이해했는데요, 처음에 그냥 show_plot_by_qno('Q26')로 그렸을 때 검은 선으로 표시되는 부분에 대해 더 자세한 설명이 듣고 싶습니다. 분명 각각 출력하면 둘 다 막대그래프인데 왜 그렇게 표시되는 건가요?
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미해결캐글 설문조사로 데이터 분석 입문하기
sort_values 의 사용방법
지난 시간에는 'count'를 기준으로 내림차순 정렬할 때 그냥 'count'만 넣어줬었습니다.answer_Q7_count = answer_Q7_count.sort_values("count", ascending=False)그런데 이번 차시에서 하실 때는 아래처럼 by라는 매개변수를 통해서 설정해주셨습니다. 왜 그런 차이가 생긴 건지 궁금합니다...answer_count = answer_count.sort_values(by="count", ascending=False)
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
Tensorflow c++과 subclassing에 관해 질문드립니다.
선생님 안녕하세요! 새해 복 많이 받으세요!!올려주신 강의 정말 감사드립니다. 저는 선생님 강의를 파이썬 머신러닝 부터 컴퓨터 비전, CNN을 통해 혼자 딥러닝을 공부하고 있는 전자공학 전공 학생입니다.앞으로의 진로와 공부 방향에 관해 몇가지 질문을 드리고 싶습니다.현재 선배들 중 제조업(반도체,자동차, 배터리)에 종사하는 선배 중 딥러닝쪽 업무를 하는 선배들로 부터 요즘은 모델링을 파이썬으로 하지만 C++을 이용해서 많이 진행한다고 하고, Tensorflow를 더 잘 사용하기 위해서는 subclassing을 통한 모델을 만들 수 있어야 한다고 들었습니다. (https://www.tensorflow.org/guide/keras/custom_layers_and_models)하지만 인터넷으로 검색을 해봐도 Tensorflow와 C++을 연동해서 사용하는 경우에 대한 정보를 얻기 힘들고 subclassing 또한 정보를 얻기 어려웠습니다. 혹시 관련하여 알고계신 정보가 있다면 공부방법과 강의계획이 있으신지 여쭤봐도 될까요?
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
tensorflow api 질문
안녕하세요 교수님. 최근에 텐써플로우로 작업을 해야할 필요가 있어서 텐서플로우 도커를 사용하여 작업을 진행하고 있습니다. 작업을 함에 있어서 최근에 api가 이상하게 바뀐거같아서 여쭈어봅니다. 코렙에서 또한 해당 에러가 있는거 같아서 혹시 해결을 하셨는지 궁금해서 여쭈어봅니다. 현재 쓰고 있는 버전은 2.11.0입니다 <바뀐 api><기존 api>작동은 하지만 하위 함수들을 자동적으로 호출을 못해오는 현상
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미해결처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
mac os에서 from lightbgm import LGBMClassifier 부분이 실행되지 않을 때
안녕하세요, 같은 문제를 겪는 분들이 있으실까 싶어서 함께 공유드립니다.저의 경우 아래와 같은 이슈가 있었습니다.!pip install lightgbm > 정상 설치 완료되었다고 안내가 떴지만, 이후 강의자료에서 각 라이브러리 임포트 시 no such file 에러 발생구글링 결과 맥 사용자 일부에게서 공통적으로 나타나는 이슈인 것 같습니다. (참고 링크: https://stackoverflow.com/questions/44937698/lightgbm-oserror-library-not-loaded) 저의 경우에는 터미널을 통해 cmake 어쩌고...나오는 부분은 이해가 되지 않아 다른 답변을 찾던 중, 주피터 노트북에서 아래와 같이 실행하면 해결되었다는 답변을 발견했습니다.conda install lightgbm위 코드를 실행하고 몇 분 간 기다리면 결과 화면이 쭈욱 나오는데요, 이때 강의자료에 있는 라이브러리 임포팅 코드들을 다시 실행했더니 정상적으로 lightgbm 라이브러리 임포팅이 완료되었습니다.다만, 처음에 답변을 달아 주신 분과 저 모두 m1 mac을 사용하는 환경에서 해결되었습니다. 위의 방법으로 해결되지 않으셨을 경우에는 첨부 드린 링크 참고하시면 좋을 것 같습니다.다들 파이팅입니다. 감사합니다.
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미해결딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
실습 동영상 관련 질문
#Xception 모델 학습, 성능평가 및 예측 후 결과 분석하기 안녕하세요 선생님선생님의 코딩을 토대로 실습연습을 하고 있는데 질문이 있습니다 1.검증 데이터 성적이 너무 높으면 이 부분은 과적합이라고도 볼 수 있을까요(test-score가 아니라도)? 아니면 데이터의 양이 그냥 너무 적어서 발생하는 것일까요? (early stop으로 16에서 멈추고 val score = 0.97이 나옵니다)*데이터 크기: (5856, 2) 2.해당 자료가 0또는 1인데 (정상폐, 폐렴폐 ct)인데 loss =binary_crossentropy를 쓰면 될까요? (만약 categorical_crossentropy를 쓰면 문제가 발생하나요?) 3.만약에 데이터가 불균형하면 머신러닝에서 배웠던 것 처럼 -양성 데이터를 판별하는게 중요하다고 하면 metrics=['accuracy'] 이부분을 precision으로 할 수 있을까요? (반대로 음성이면 재현율)*model.compile(optimizer=Adam(lr=initial_lr), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])4.선생님이 여기 실습에서 해당 데이터를 local? 영역에 넣으시고 분석하셔서 불러오는데 시간을 많이 줄인 것을 보았는데 바탕화면에 있는 데이터도 선생님이 하신 것 처럼 불러올 수 있을까요? 아니면 구글코랩처럼 따로 경로가 있을까요? (데이터를 불러오는데 1초이상이 걸립니다..) 감사합니다
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미해결처음하는 파이썬 머신러닝 부트캠프 (쉽게! 실제 문제로 개념/활용 익히기) [데이터과학 Part2]
''kaggle'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램, 또는 배치 파일이 아닙니다.' 문제가 발생했을 경우..
혹시나 수업을 들으면서 위와 같은 문제가 생기셨을 분들을 위해 남깁니다.시스템 환경 변수 -> 환경 변수 -> 시스템 변수 Path 편집 -> c:\users\<username>\appdata\roaming\python\python39\site-packages path변수에 추가해당 변수에 경로를 붙어넣기 해도 문제가 해결이 되지 않는 경우https://github.com/Kaggle/kaggle-api 참고하시면 좋을 것 같아요!