강의 자료 링크로 이동한 캡쳐 입니다. 수십번을 다시 다운받아도 똑같습니다.강의 자료에 csv 파일 자체가 없습니다. ㅠㅠ확인해주세요~~!!

winequality.csv 라는 수업자료가 없는데... 어떻게 해야하나요?

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

mac 환경 설정 하려고 하는데 커널 설정하라는데 둘중에 뭘 선택해야 하나요?

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 질문이 있습니다.Multi-Hed Attention 에서 여러개의 Q,K,V 벡터들을 학습시켜 Concat 시키는데 1. 이 경우에는 어떤식으로 Concat이 되나요?이렇게 Concat이 되게되면 값이 증폭하는 일이 생기지 않나요>?

안녕하십니까, 강의에서 배운 평가지표를 이용하여 anomaly detection을 진행하고자 합니다.문제는 다음과 같습니다.anomaly detection에서는 TN(이상이 없다고 잘 예측함)비율이 압도적으로 많은 상황입니다. 제 생각에는 ROC-AUC에서 FN 비율이 높아져도 FP비율이 낮다면, 여전히 ROC-AUC에서는 높은 성능을 보인다 생각했습니다.따라서 FN에 linear하게 반응하는 F1-max를 사용하고자 했습니다.하지만 주변에서 다음과 같은 답변을 받았습니다.Anomaly detection을 위핸 manual threshold가 문제라는 것 같네요.  해당 부분 분명히 문제가 맞습니다.하지만 이 부분이 AUROC라는 평가지표가 잘못되었다라는 주장을 하기에는 적절한지 아직 의문입니다.AUROC는 다양한 threshold를 두어 종합적으로 평가하기 때문입니다. 개인적으로 TN의 비율이 압도적인 것은 anomaly를 탐지하는 AD에서는 문제가 되지 않는다고 생각합니다. AUROC에서 역시 TN은 사용되지 않습니다. 모델이 모든 샘플에 대해 normal이라고 말하거나 혹은 그 반대여도 역시 AUROC는 낮아집니다 물론 F1-max도 중요하지만, 제 생각에는 여전히 AUROC로 평가하는 것은 유의미합니다.하여, 의견이 궁금하기에 글 남깁니다.이상입니다.

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.

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

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

강의에 나오는 내용과 교재 내용의 차이가 있습니다.교재 최신화 부탁드립니다.

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.

- 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

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.!

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?

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