안녕하세요. 언제나 수고가 많으십니다 :)ols나 logit 모델을 만들 때, 문제에서 '해당 변수가 범주형이라고 명시되어 있는 경우'에만 변수에 C()를 감싸주라고 하셨는데요!제가 궁금한 부분은 '<<명시>>가 정확히 무엇인지' 입니다. 예를 들어 시험 환경의 문제를 보면 아래와 같이 표현되어 있는데요.Pclass: 좌석 클래스 (1: 1등석, 2: 2등석, 3: 3등석) 위의 표현은 Pclass가 범주형이라고 명시되어 있는 것이라고 이해하고, Pclass 사용 시 C()로 감싸주면 될까요?아니면 말그대로 문자로 "이 변수는 숫자이지만 범주형입니다."라고 적힌 것만 명시로 받아들어야 하나요?

어제 워드프레스까지 잘 되었고 오늘은 n8n에서 Connection lost때문에 알려주신대로 작업 한 것외에는 따로 손댄 것이 없는데접속이 안되네요계속 n8n은 연결을 잃었다고 하고 어제 잘 접속되었던 워드프세스는 접속이 안되고 있네요 ㅠㅠ 

세스고딘 마케팅 강연 관련해서수강 기능기한이 궁금합니다모바일에는 안나와서요 확인부탁드립니다

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요안녕하세요앞서 ols을 만들때 data=train 즉 트래인에 있는 데이터로 학습을 한건데 테스트를 예측할때 data=test가 아닌 원래 train데이터로 학습된 모델을 그대로 사용하는이유가 뭘까요? 문제에서 1-2에서 적합한 회귀모형을 이용하라는 단서때문인가요? 아니면 원래 train 데이터로 학습된 모델을 사용해야해서 그런간가요

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요분류 문제일때 타켓값을 인코딩 안해도 되는 건 항상 그런 건가요? 범주형 칼럼 인코딩은 필수인데 범주형 타겟값 인코딩은 왜 안하는지 궁금합니다..!

안녕하세요 빠른 응대 정말 감사합니다.이대로 설정을 해도 Connetion lost가 계속됩니다.N8N_PUSH_BACKEND=sse 는 정상 설정되어 있습니다확인부탁드립니다 

다다익선의 역설에 따르면 적지 않는 것이 맞지만... 그렇다고 해서 안 적기도 너무 아까운 이력이여서 어떻게 할지를 모르겠어요..ㅠㅠㅠ저는 서버 개발자를 준비중인데 다음의 이력들을 어떻게 하는 것이 좋을까요?한국외대 2023 GBT 학부 Hackerthon Challenge 1위 대상 에 경우 진짜 애매한 게 ai 관련된 대회라 시간이 많이 지났기도 했고 그래서 어떻게 구현했는지 내용을 다 까먹었어요... 어떤 것을 넣고 어떤 것을 빼는 게 좋을까요...? 욕심같아선 다 넣고 싶지만 그냥 다 빼버릴까요..- 한국외대 공과대학 코드 페스티벌 알고리즘 대회 1위 대상-Google Solution Challenge Global Top 100설명: 구글 개발자 학생 클럽(GDSC) 연례 행사로, 전 세계 대학생들이 구글 기술을 활용하여 UN의 지속가능발전목표(Sustainable Development Goals, SDGs) 중 하나를 해결하는 혁신적인 솔루션을 개발하는 대회한국외대 2023 GBT 학부 Hackerthon Challenge 1위 대상• 설명: 한국외국어대학교(HUFS) GBT 학부(Global Business & Technology 학부) 주최 2023 GBT Hackathon Challenge는 AI 교육원 주관, 데이콘과 HD현대사이트솔루션 지원으로 진행된 해커톤 대회• 대회 주제: 건설 장비 내부 기계 부품의 마모 상태 및 윤활 성능을 오일 데이터 분석을 통해 확인하고, AI를 활용한 분류 모델 개발을 통해 적절한 교체 주기를 파악• 문제 상황: 진단 환경에서 제한된 feature 만으로도 작동 오일의 상태를 분류할 수 있는최적의 알고리즘을 만들어야 하는 문제 • 한국외대 & UMC 제 1회 Hackerthon 2위 우수상• 설명: 연합개발동아리 UMC 와 한국외대 공과대학에서 개최한 Hackerthon0 주제: 시간• 시간이란 주제로 어떻게 문제를 정의하고 해결하는 앱을 만들 수 있는지 겨루는 대회0 해결 앱: 가족과의 시간이란 문제를 정의하고 그것을 Momento란 앱으로 해결함

현재 Windows환경에서 강의를 수강했습니다.그래서 android 만 테스트할 수 있었고, 중간에 IOS를 위한 환경 세팅은 Window환경에서 할 수 있는 범위만을 수행했습니다.그래서 궁금한 것은 추후에 맥 환경에서 개발을 할 수 있게 되었다 했을 때 강의에서 나오는 IOS 환경 설정은 모두 마쳤다면(Xcode에서 수행해야하던 세팅 모두)npm pod-install위 명령어만 쳤을 때 바로 IOS도 사용가능할까요?아니면 IOS 세팅이나 설치 모두 강의처럼 순서대로 진행해야할까요?

안녕하세요 강사님강의 잘 듣고 있습니다.강의 내용중 좀 더 이해하고 싶은 부분이 생겨 질문드립니다. #질문 18분53초의 화면상의 ppt 슬라이드를 보면행렬의 shape를 (a,m ), (m *n ), (a, n) 적어주셨는데 각각의 의미가 궁금합니다. (a,m) 은 무엇을 의미하는 행렬이며이때 a,m각각은 무엇을 나타내는지,(m*n) 행렬은 무엇을 의미하는 행렬이며m,n은 무엇을 나타내는지(a,n) 행렬은 무엇을 의미하는 행렬이며a,n은 무엇을 나타내는지. ( 제 추측으론, m은 모델의 vocabulary 사전의 개수. 또는 토큰id의 max값 같기도하고...n은 벡터의 길이 같기도하고....) #질문 2그리고 파인 튜닝을 위해 qlora n*n 행렬이 그림상에 추가되었는데, 개념적으로 데이터가 추가되었다고는 이해되는데 실제 물리적으로는 데이터가 어떻게 추가된것인지 궁금합니다.단순히 m*n 행렬에 n행이 추가되어m+n, n 행렬이 되었다든지...   

안녕하세요 강의 열심히 보고 있습니다. 먼저 정말 감사드립니다.다음주 시험 준비중인데, 작업형2를 방금 시작해서요. 혹시 빅이시에 올라온 기초1,2,3만 외워도 작업형2 부분 만점 받을 수 있을까요?

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요처음에 문제를 풀 때는 원핫 인코딩 방식을 쭉 쓰는 것을 선호했기 때문에 결측치가 존재하는 행만 제외하는 방식(train.dropna(axis=0) 함수 이용)으로 train과 test의 결측치 처리를 하고, 사진에 보이는 코드를 이용해서 원핫 인코딩을 진행하였습니다.하지만 이렇게 인코딩을 하니 이후 train_test_split을 진행하고, 랜덤포레스트로 학습을 진행하려고 하니 런타임이 1분 이상으로 지나치게 오래걸리는 문제가 나타났습니다. 문제를 해결하지 못해 강의에서 설명한 방식대로 train.nunique의 수와 결측값이 많은 컬럼들을 drop하고 labelencording을 하는 방식으로 수정하여 끝까지 풀 수는 있었습니다. 시험에서 겪었다면 너무 당황했을 것 같은데 연습때 겪어서 천만다행이라 생각합니다.  혹시 이런 경우처럼 nunique의 개수가 많거나 데이터 자체의 shape가 거대할 경우는 원핫보다는 label 인코딩을 진행하는 것이 더 원할하게 진행하는 것이 옳은 방식인가요? 아니면 사진에 나온 인코딩 방식에 에러가 있었는지 질문드리고자 합니다.

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 google colab으로 LabelEncoder를 타이핑 하면 Lab.. 쯤에서 자동 완성하기가 뜨는데시험에서는 자동완성 없이 대문자와 풀 스펠링을 정확하게 외워가야 하는 것이죠?LabelEncoder

 계속해서 \ 이 역슬레쉬 때문에 에러가 발생합니다.검색해보니 파싱에러의 해결방법이 필요할것같은데어떻게 추가해야 할지 막막하네요..ㅜ,ㅜ

서버로 가져온값이고 빈 데이터 부분을 클릭하면 데이터는 입력은 올바르게 되는데 안보이네요..

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.강의를 신청해놓고 회사일이너무 바빠서 못듣고 있어요ㅠㅠ 연장 부탁드립니다

안녕하세요 강사님, 강의 잘 수강하고 있습니다. Airflow 패키지 설치 이후 DAG 만들기 실습을 진행하려고 하는데 VSCode 환경에서 코드 입력 시 패키지를 로드하는 다음 코드에서 오류가 출력됩니다:Import "airflow.providers.standard.operators.bash" could not be resolvedPylancereportMissingImports cmd 터미널에서 (venv) 확인하고 airflow 설치 진행했는데, airflow, pendulum 등 관련 패키지를 인식하지 못하고 있는 것 같습니다. 오류 해결 위해 추가로 어떤 부분 확인해볼 수 있을지 도움 주시면 감사드리겠습니다. 그리고 VSCode 시작해서 처음 오픈되는 powershell 터미널에서 붉은 글씨로 보안 오류 (UnauthorizedAccess)가 출력되는데 이 오류는 대처할 필요는 없을까요? 확인 부탁드립니다. 감사합니다!

# 방법1from statsmodels.formula.api import logit# 1) 로지스틱 회귀 모델 생성 및 학습model = logit("gender ~ age + length + diameter + height + weight", data=train).fit()print(model.summary())# 2) 잔차 이탈도 계산print(round(-2 * model.llf,2))# 방법2from statsmodels.formula.api import glmimport statsmodels.api as sm# 1) glm 모델 적합 (로지스틱 회귀를 위해 이항 분포 사용)formula = "gender ~ age + length + diameter + height + weight"model = glm(formula, data=train, family=sm.families.Binomial()).fit()# 2) 잔차이탈도 계산print(model.summary())print(round(model.deviance,2))중에서 방법1을 써도 괜찮나요?차이점이 궁금합니다 방법1 에서 -2 * model.llf,2 이건 무슨 뜻이죠?llf가 어떤 것인가요? 

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요sklearn 에서 rmse 도 제공하는걸로 보이는데, 계속 없다고 말씀하시는게 생기기 전에 촬영하셔서 그런걸까요???

Have you ever wondered what makes dreadhead parkour feel more like an invitation to move than a contest to conquer, and how its emphasis on intention and rhythm reshapes what a game can be, rather than just how quickly a player can finish a course, and how might that approach change the way we think about traversal itself? Could you picture the urban landscapes of dreadhead parkour as anything more than obstacles, seeing them as stages for personal expression where a careful sequence of wall runs, precision landings, and controlled vaults reveals a choreography that is as much about timing and balance as it is about speed, and in what ways does this focus on flow encourage players to slow down, observe their surroundings, and discover routes that feel almost like a sketchbook of possibilities rather than a fixed path to victory? When you look at the community around dreadhead parkour, do you sense a living language expanding through shared routes, annotated replays, and the subtle rumors of faster lines, and how does this collective vocabulary influence your own approach to trying new routes, testing edge cases, or attempting a route you might have dismissed as out of reach? As a newcomer, do you feel that the challenge is approachable precisely because the game rewards incremental mastery over glamorous bursts of speed, and how can beginners cultivate confidence by mastering foundational moves—such as wall interactions, mantle jumps, and precise landings—before layering in more complex maneuvers, all while keeping the play experience enjoyable rather than intimidating? What role do you think aesthetics play in dreadhead parkour, where the visual rhythm of rooftops, alleyways, and neon corridors can heighten the sensation of movement itself, transforming a routine checkpoint into a small moment of wonder, and might this atmosphere be why players keep returning to refine a route not for a score but for the poetry of getting from one vantage to another with deliberate care? If you were to compare dreadhead parkour to other movement-focused games, would you say its collaborative spirit and shared discovery set it apart in a way that encourages experimentation over competition, and how might that ethos shape the kinds of challenges the community creates—short, bite-sized trials or longer, exploratory runs—that invite broader participation while preserving the game's core sense of spatial poetry? Finally, could embracing dreadhead parkour as a practice rather than a race offer a refreshing lens for game design critiques, prompting us to value intention, pacing, and environment as co-authors of the player experience, and inviting you to consider what you personally take away after a session: a new line you discovered, a rewatch that reveals a smarter approach, or a quiet sense of accomplishment at navigating a space with purpose rather than simply crossing a finish line?

views_min = df['views'][:10].min() 여기부분이 2회기출 설명은 뷰가 앞이고 연습문제 4번에서는 iloc가 앞이에요 views_min = df.iloc[:10]['views'].min()views와 iloc 순서 바뀌어도 상관없는건가요?