학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!세요질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보train = pd.get_dummies(train, columns=cols) test = pd.get_dummies(test, columns=cols) display(train.head(2)) display(test.head(2))KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-52-5da4ae8d05fa> in <cell line: 0>() 1 # 원핫 인코딩 ----> 2 train = pd.get_dummies(train, columns=cols) 3 test = pd.get_dummies(test, columns=cols) 4 display(train.head(2)) 5 display(test.head(2)) 3 frames/usr/local/lib/python3.11/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in _raise_if_missing(self, key, indexer, axis_name) 6247 if nmissing: 6248 if nmissing == len(indexer): -> 6249 raise KeyError(f"None of [{key}] are in the [{axis_name}]") 6250 6251 not_found = list(ensure_index(key)[missing_mask.nonzero()[0]].unique()) KeyError: "None of [Index(['sex', 'smoker', 'region'], dtype='object')] are in the [columns]"

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

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

이미지 내에서 겹치는 이미지는 어떻게 학습을 해야하나요 실제 이미지에서는 데이터가 겹치는 경우도 많은데이런 경우에 어떻게 해결하는지요?감사합니다.

강의에서 설명해주신 대로 Spot quotas 리밋을 16으로 올리려고 했으나 계속 거부 메시지가 옵니다. 현재 제가 가진 subscription으로는 Spot VM을 16까지 늘릴 수 없다고 합니다. spot의 다른 지역 Korea, Japan, East US 등 다 해봤는데 똑같습니다. 이 때문에 강의에서 보여주신 Standard_D16as_v5 - 16 vCPUs, 64 GiB memory $0.08480/hour 옵션 대신, 훨씬 비용이 높은 Standard_D16as_v5 - 16 vCPUs, 64 GiB memory US$619.04/month 옵션밖에 선택할 수 없습니다. 어떻게 강의와 동일한 VM 환경으로 실습을 진행할 수 있을까요? 일단 Azure의 서포트에 아래와 같은 메시지로 문의를 남겼으나 답변이 매우 늦는 상태입니다:I wanted to increase my spot limit to 16 and then want to create a VM using the 'Standard_D16as_v5 - 16 vCPUs, 64 GiB memory $0.08480/hour' option. However, since this is my first time using it, I'm only seeing the option labeled 'Standard_D16as_v5 - 16 vCPUs, 64 GiB memory US$619.04/month'. Could you please help me resolve this issue? Azure의 Help + support 섹션에서 아래와 같은 응답이 계속 표시됩니다:QMS Update - Status: ResourceType: crpCores { Quota Bucket: TotalLowPriorityCores Status Description: Due to very high rates of Spot consumption, Microsoft is unable to approve additional quota at this time State: SpotVMNotAllowedForPayGCustomer Current Quota: 3 New Quota: 16 } Properties: [location, koreacentral]이 문제를 해결할 방법이나 대체 방안이 있으면 알려주시면 감사하겠습니다. 스크린샷 첨부하였습니다:  

10회 필기 응시 후, 빅분기 시나공 2판 기다리고 있는데 언제쯤 나올까요? 기다리고 있습니다ㅎ

안녕하세요! 시험과는 조금 무관한 부분일 수 있으나 강의 들으면서 궁금해 문의 드립니다. 만약 levene을 통해서 한 집단이라도 등분산성을 만족시키지 못하는 경우, 어떤 검정을 사용해야 하나요?감사합니다!

sp500 = pd.read_html(url)에서 오류가 나는 경우,pip install lxml해주면 됩니다

KeyError: 'Adj Close'오류가 나는 이유는, yahoo finance method가 변경되어 Adj Close를 안 가져오기 때문입니다.#기존 df = yf.download(tickers=["AAPL","MSFT","GOOG","AMZN"])["Adj Close"] #고침 df = yf.download(tickers=["AAPL","MSFT","GOOG","AMZN"])["Close"]으로 변경하면, 오류가 해결됩니다.

ValueError: Mime type rendering requires nbformat>=4.2.0 but it is not installed오류가 나오는 경우,pip install ipykernel pip install --upgrade nbformat코드를 돌리고Visual Studio Code 윗쪽에 Restart 버튼을 눌려 Kernel 재시작하면 작동합니다.

안녕하세요! 제가 계속하는데 shape 자체가 달라서 질문 남깁니다.. 강의에서는 반환된 thresholds나 나머지 것들이 147, 148개의 자료들이 생성되는데, 저는 코딩을 다시해봐도 165개, 166개가 나오더라구요.. 제가 어떤 부분에서 놓쳤는지 잘 몰라 질문드립니다.

- 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. =tree.plottree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.traget_names, filled=True)이부분에서 iris.target_names을 numpy.ndarray배열로 인식하고 리스트로 인식을 안한다고 해서 에러가 뜹니당...ㅎ scikit=learn이 업데이트 된 거 같아요

2:10 보면 가상머신 화면 위에 로컬머신 폴더를 띄우셨는데, 어떻게 하셨나요?저는 가상머신을 minimize해야 로컬 머신이 보여서요.그렇다고 가상머신 화면을 축소하면, 글자가 너무 작아지거나 전체 화면이 안 보여서 다루기 힘듭니다.왼쪽에 강의영상, 오른쪽에 코드프로그램을 둬서 보면서 코딩하고 싶은데, 방법이 궁금합니다.

가장 빠르게 미국 주식 주문하기 위해선, East US가 가장 좋지 않나 싶어서 질문드립니다.

안녕하세요 강의는 들었는데 외적으로 질문이 있습니다.현재 회사 개발로 Object Detection 모델을 사용할려고 하는데 yolo는 라이센스 문제로 인해 사용을 못하고 MMDetection으로 RTMDet를 학습하여 video_demo.py를 통해 검출 결과 테스트를 진행을 했는데output으로 저장된 동영상은 정상적인 속도로 실행이 되지만 show 옵션을 통해gui 영상으로 보면 video frame이 낮은듯 엄청 느리고 끊기게 실행이 됩니다. 이게 정상적인건지 나중에 web cam으로 갔을때도 frame이 낮게 끊기듯이 보일지 궁금해서 질문 남깁니다. 그리고 실무에서도 라이센스 문제 없이 가장 많이 쓰이는 object detection 알고리즘이 있는지도 궁금합니다. 좋은 강의 항상 감사합니다.

- 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?

강의에서 Wilcoxon 검정 시 단측 검정만 나왔는데, 양측 검정은 어떻게 하나요?

# 데이터 생성(먼저 실행해 주세요) import pandas as pd import random random.seed(2022) df = pd.DataFrame() for i in range(0, 5): list_box = [] for k in range(0, 200): ran_num = random.randint(1,200) list_box.append(ran_num) df[i+2000] = list_box df = df.T df.to_csv("data.csv", index=True)이렇게 가장먼저 데이터생성하는 코드가 디폴트값으로 적혀있는데, 실제 빅분기시험에서도 이렇게 첫 스타트를 끊는 부분은 저희가 처음부터 별도로 코딩을 하지않아도되는건가요? 실제 시험에서는 어떻게 진행되는지 궁금하네요... 처음부터 문제 읽자마자 데이터 생성을 하고 시작해야하는건지 아니면 데이터 생성코드가 입력되어있으면 그냥 코드실행바로 누르고 시작하는건지 알려주세요

이 부분에서 설치시에 계속 에러가 나네요 ㅠㅠERROR: Could not find a version that satisfies the requirement mlagents==0.30.0 (from versions: 0.4.0, 0.10.0.dev1, 0.10.0, 0.10.1, 0.11.0.dev0, 0.11.0, 0.12.0, 0.12.1, 0.13.0, 0.13.1, 0.14.0, 0.14.1, 0.15.0, 0.15.1, 0.16.0, 0.16.1, 0.17.0, 0.18.0, 0.18.1, 0.19.0, 0.20.0, 0.21.0, 0.21.1, 0.22.0, 0.23.0, 0.24.0, 0.24.1, 0.25.0, 0.25.1, 0.26.0, 0.27.0, 0.28.0)ERROR: No matching distribution found for mlagents==0.30.0.

프로젝트에서 감성 분석과 주제 찾는 작업이 필요합니다.주제 찾기는 강의를 통해 배울수 있을거 같은데요 감성 분석은 어떤것을 공부하면 좋을까요?