안녕하세요. 강사님 수업 잘 듣고있습니다.캐글에서 위의 데이터셋을 찾을 수 없는데 혹시 해당 데이터셋을 가지고 있으실까요?가지고 계시다면 공유를 받아볼 수 있을까요?   

안녕하세요.방금 결제하고 수업 들으려고 하는데요,혹시 수업자료 일괄 받아볼 수 있을까요???예제 파일 및 수업 관련 PDF도 받을 수 있으면 아래 메일로 부탁드리겠습니다.thkdjgod5@gmail.com 

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

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

#앞에서 부터 50%까지의 데이터에서 'target'컬럼이 0 값을 가진 데이터만 활용해 'proline'컬럼의 평균을 구하시오 (소수점 절사(버림), 정수형 출력)# print(a.shape)print(a.shape)a = a[:int(len(a)/2)]cond = a['target'] == 0a =a[cond]print(a.shape)print(a['proline'].mean)영상과 같이 똑같이 코딩했는데 저는 답이 1065로 나옵니다...왜그러는걸까요? 

안녕하세요.강의내용과 다 좋아서 여쭤보고 싶어서 그러는데 이번에 제가 들어갈 프로젝트가 4개 gpu 서버를 분할해서 머신러닝 아키텍처를 만들어야하는데 혹시 선생님 강의중에 들을만한 강의가 있을까요?? 

 오류인거인지 아니면 음성으로만 강의를 하신건지 모르겠어요

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

안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라, 협업 필터링 방식을 설명하실 때 사용자-아이템 평점 매트릭스와 같은 축적된 '사용자 행동 데이터'를 기반으로 예측 평가한다고 하셨습니다.여기서 궁금한 점은 '사용자 행동 데이터'가 꼭 사용자-아이템 평점 매트릭스여야 하는지 입니다.굳이 사용자-아이템 평점이 아니여도 사용자의 행동을 나타내는 데이터면 가능한가요?

제7회기출 제2유형 해설에서  pd.set_option('display.float_format', '{:.10f}'.format)train['total'].describe()왜 소수점 10자리까지 풀어서 했는지 모르겠습니다.  

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요왜 삭제를 하셨는지, 자세한 배경과 원리를 설명해주세요. 단순히 데이터가 많아서 삭제를 시키는건가요?

강의 섹션5 실습부분을 진행하려고 합니다.Anaconda Prompt 가 나오는데 이전 강의에서 아나콘다 설치에 대한 내용이 없어 문의 드립니다.알아서 설치하고 강의 진행하면 되는 걸까요?

폴더 내 새로고침해줘도 csv 파일이 확인되지 않는데, 따로 다운로드가 가능한 부분일까요 ?

안녕하세요 인공지능뿌시기 강사님, 이론편과 실전편 수강생입니다.혹시 이론편 및 실전편에서 사용하신 교안을 PDF 등 파일 형식으로 공유 받을 수 있을까요??개념을 너무 잘 정리해 주셔서 두고두고 보려고 합니다.참고로 메일 주소는 mgz.less@gmail.com　입니다..!

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. 작년 8회 필기 합격 후 실기 준비를 하려고 강의 신청을 해뒀었는데요. 직장 생활을 병행 하다 보니 여건 상 준비를 못하고 이번 10회 준비를 하려고 틈틈이 수강 중 입니다.강의 만료 기간이 5월초라 한달 정도 남았는데요. 시험 응시 전까지 강의를 반복적으로 듣고 연습을 해야될거같아 10회 실기 시험일 까지만 연장 할 수 있는 방법 없을까 문의 드립니다. 그럼 답변 부탁드리겠습니다^^

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요!질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요선생님, 진짜 너무 어려워요. 강의를 하기전에, 코드를 쓰는 배경, 코드를 해석해주는 등등 이해를 좀 시켜주세요. 초심자 눈높이에 좀 맞춰주세요... 혼자 너무 위아래로 왔다갔다 하시면서 , 뭔가 따라 써보려고해도 어디서부터 어떻게 따라써야하는지 기준도 없어서 너무 헷갈립니다. 어떤식으로 공부해야하는지 방향성도 알려주시면 감사하겠습니다.

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.