안녕하세요.7:13에 맨 오른쪽아래에 XN(t+1)에서 M인데 N으로 오타가 있습니다.

선생님 강의 대부분 사서 듣고 있는 학생인데 혹시다음강의는 어떤걸로 준비중이실까요? ㅎㅎ

이거 케글 파일은 어디있나요..?없는것 같은데..그 직전 2개 강의랑..

안녕하세요 변정현 강사님.강의 잘 듣고있습니다. 실습 수업 때는 주피터 노트북 형식으로 강의자료 다운로드가 가능한데, 혹시 이론강의 자료도 공유가 가능하신가해서 질문을 드립니다. 내용만 볼수있으면 pdf형식이나 워터마크가 추가되어도 크게 문제가 없을것 같은데, 혹시 가능하실까요?

안녕하세요.강의 잘 들었습니다!이제 막 AI 를 학습하고 있는 학부생인데, 너무너무 필요했던 정보들이라 좋았습니다.혹시 해당 논문 외에, Transformer 구조를 가진 모델 중에 직접 스크래치부터 구현을 도전해볼만한 게 있는지 여쭤보려고 합니다. 물론 이것 저것 제가 원하는 모델을 해봐야겠지만... 이 분야에서 좀 더 잘 아시는 분에게 전반적인 로드맵을 추천 받고 싶어서요!

13섹션의 강의자료 보내주세요.Regularization, Architecture 관련 강의 자료가 없어요.

10_Regularization.md 일이 업Dropout, Batch Nomalization에 대한 강의자료가 없어요. 학인후 전달 부탁드립니다.

안녕허세요.강의 잘 보고 있습니다.옵티마이저 Adam과 RMSprop 은 자동으로 lr 를 조정한다고 배운 것 같습니다. lr_scheduler 이하 모듈들의 lr 조정과 차이가 무엇인가요?

Dataset_DataLoader노트북을 임포트 한 후 !ls -lia /kaggle/input 명령어를 실행시켰는데 결과가 아래와 같이 나옵니다. 그래서 7분경에 나오는 paths 를 출력했을 때 계속 빈 리스트만 출력이 됩니다.total 4 54734666216 drwxr-xr-x 4 nobody nogroup 0 Mar 31 10:58 . 146563915 drwxr-xr-x 5 root root 4096 Apr 4 06:33 .. 54734666268 drwxr-xr-x 3 nobody nogroup 0 Mar 31 10:58 test_set 54725050546 drwxr-xr-x 3 nobody nogroup 0 Mar 31 10:58 training_set

안녕하세요. 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 반복해서 여러 차례 들을 수 있어서 정말 좋습니다. 조금 기초적인 질문인가 싶은데요. 아래 이미지에서 질문이 있습니다.맨 아래 셀의 코드 x = torch.rand(8, 128)에서 배치 사이즈를 8로 정하는 이유를 질문드립니다.in feature가 128이고, out feature가 64라서 대략 2의 배수가 선택된 것인가 추측합니다. 다음 시리즈 기다리고 있습니다. 감사합니다.

안녕하세요 강의 정말 정말 잘 듣고 있습니다.!궁금한 점이 하나 있어 질문 남깁니다.섹션 8. CNN이해의 Pooling 강의에 8분 50초를 보면 Conv적용 시 Stride를 늘릴 경우 연산이 늘어난다고 언급하셨는데, 저는Stride가 늘어나면 이동폭이 늘어나고 그에 따라 output feature map 크기 또한 줄어들기 때문에 연산량은 줄어드는 것으로 생각했습니다.제가 이해했던 부분이랑 차이가 있어서 질문 남깁니다.질 좋은 강의 정말 정말 감사드립니다. 항상 잘 챙겨보고있습니다.!

- 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.올려준 강의 중에서 섹션 16의 주식 데이터 예측하기를 수강하던 중에 궁금한 점이 생겼습니다.각 날짜의 시작 가격을 입력으로 넣고 마감 가격을 정답으로 했는데, 그러면 추후 학습된 모델을 이용해서 예측을 할 때 2일 또는 3일 뒤의 가격을 예측할 수 있나요?다른 학습 모델을 만들어야 하나요?

안녕하세요. 선생님numpy, pandas가 아직 익숙하지 않은데, 이 경우 어떤 교재나 강의를 보면서 하는걸 추천드리시나요?

안녕하세요. 강의 듣다가 의문사항이 있어 질문드립니다.공유해주신 pdf 파일에서 07.multilabel_classification.pdf 에서BCELOSS 함수와 Binary classification(이진분류)에 적힌 내용입니다. Regression 문제에서 mse loss 함수를 사용하면 , 함수가 non-convex 한 이슈가 있다고 적혀있는데Regression 이 아니라 classification 문제에서 발생하는 이슈가 아닌가싶어 질문드립니다. mse loss 함수가 non-convex한 이슈가 발생한다는 점이 왜 언급된건지 궁금합니다.

안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다.학습시 minibatch를 사용했다면, test시에서 minibatch 수만큼 사용하여 prediction한다고 하셨는데,제가 알고 있던 것과 좀 달라 문의드립니다.학습할때는 minibatch gradient descent를 사용해 학습하더라도, 테스트할때는 minibatch 만큼 인풋을 사용할 필요가 없을것 같은데요.예를들어 한개의 데이터(여러 feature를가진)만을 인풋으로 넣어도 당연히, output인 집값을 잘 예측해야하고,minibatch 이상의 데이터 수를 넣어도 역시 잘 예측해야 맞는게 아닌가 싶습니다.미니배치를 쓰더라도 데이터셋전체를 한번의 epoch안에 다 사용해서모델을 튜닝하고 epoch을 반복하니까,평가할때는 미니배치랑은 전혀 상관없는것으로 알고있었는데, 아닌가요? 감사합니다.

vit 결과 부분에서 mean attention distance가 멀다는게 왜 전체적으로 본다는걸 의미하는지 잘 모르겠습니다

cuda sdk에서 6.0을 설치할려고 하는데 pytouch install에서 링크(https://pytorch.org/get-started/previous-versions/)여기서 어느부분을 복사해야할까요?윈도우입니다.

안녕하세요.3-4 이진분류 모델링 실습 .ipynb 파일에서 궁금증이 생겨 질문 드립니다.이직 여부 예측 분류 문제에서 직원 샘플에 대해 여러 가지 종류의 feature가 있는 것을 알 수 있습니다.이 feature 중에는 숫자형 데이터도 존재하고, 범주형 데이터, 문자형 데이터(drop해서 삭제)도 존재합니다.숫자형 데이터 같은 경우에는 그대로 모델링에 사용해도 되지만, 범주형 데이터 같은 경우에는숫자 1 ~ 5 혹은 1 ~ 4 형태이긴 하지만 해당 숫자가 연속성을 가진 숫자가 아니고, 특정 의미(Bad, Good 등)를 가지는 범주를 나타내는 형태로 의미가 파악이 됩니다. 그렇기에 해당 데이터들에는 원핫 인코딩을 해야 할 것이라고 생각이 되는데, 이러한 생각이맞는지 여쭈어 보고 싶습니다. 더불어 문자 데이터 feature는 삭제하고, 범주형 데이터는 원핫 인코딩을 하고, 숫자형 데이터는그대로 이용해서 모델을 학습하고 예측을 한 결과, 이직 여부에서 Yes(1.0)인 경우에서의 정밀도와 재현율이 상당히 낮게 나오는 것을 확인할 수 있었습니다.그래서 혹시 Yes(1.0)이 200개, No(0.0)이 1050개로 차이가 나서 이런 결과가 나온 것인가 싶어 훈련, 평가 데이터 분류에서 stratify=y를 하였는데도 결과는 크게 달라지지 않았습니다. 이에 대해서도 선생님께 여쭈어 보고 싶습니다. 읽어주셔서 감사합니다. 

강의 CNN (2) - input_channel, output_channel은 무엇을 의미하는가 ? 이 파트 질문입니다.3분에 8채널이 되면, 필터가 어마무시하게 많아진다고 하셨는데 아래 그림같이 엣지 필터나 블러필터 하나로 1,1열 적용하고 1,2행 적용하는거 아닌가요?[[-1, 0, 1],[-2, 0, 2],[-1, 0, 1]])

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