업무 등으로 신청하고 올해 11월에 첫 시험을 보려고 합니다.10월 초면 강의가 끝나는데요...혹시 가능하시다면 11월말까지만 연장 가능할까요?

먼저, 비전공자도 이해할 수 있도록 섬세하게 강의해주셔서 감사합니다.강의에서 efficientnet, xception 등 좋은 딥러닝 모델들을 소개해주셨는데요 실제 어떤 모델이 좋을지 테스트하다 보니 Input size 관련해서 아래와 같은 궁금증이 생깁니다.모델마다 권장 사이즈가 다 다르던데 여러 모델을 테스트 할 때 모델별 권장 Input size로 resize 하는게 좋을까요? 아니면 특정 사이즈로 고정해서 테스트 하는 것이 좋을까요? 이미지를 축소하는 경우보다 확대해서 모델에 넣는 경우 성능이 더 안 좋을까요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.안녕하세요 교수님. 강의 잘 듣고있습니다.SPPNet의 이해 02 2:30 경에서 SPM으로 균일한 크기의 vector를 표현한다고 했는데 여기서 feature 표현이 3개가 있을 경우 ... 하는게 어떤 말인지 이해가 안 갑니다.예를들어 Max Pooling을 진행한다고 하면 사분면이 나뉘어지지 않았을 때는 1개를 뽑고 4개로 나누어지면 4개, 16개면 16개를 뽑을텐데 여기서 3을 곱하는게 어떨때 곱하는지 이해가 잘 안갑니다. 감사합니다.

선생님 안녕하세요. 제가 직장 이직 등으로 준비를 그동안 못하다가 이제 시간이 나서 12월 실기를 준비하려고 합니다... 수강 기간이 얼마 남지 않았는데 연장을 부탁드리고 싶습니다...

강좌 TensorFlow 2.0을 이용한 선형 회귀 알고리즘 구현 편에서 나오는 선형 회귀 모델을 실행하였을 때 결과값이 계속하여 미세하게 변화하는 이유가 궁금해서 질문합니다. 수학적 계산식을 항상 동일하니 계산값 역시 항상 동일해야 하는 것 아닌가요?

안녕하세요! 오토인코더 구현 중 질문이 있어서 글을 남기게 되었습니다.class AutoEncoder(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() k = 16 self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, k, 3, stride=2), nn.ReLU(), nn.Conv2d(k, 2*k, 3, stride=2), nn.ReLU(), nn.Conv2d(2*k, 4*k, 3, stride=1), nn.ReLU(), nn.Flatten(), nn.Linear(1024, 10), nn.ReLU() ) self.decoder = nn.Sequential( nn.Linear(10, 1024), nn.ReLU(), nn.Unflatten(1, (4*k, 4, 4)), nn.ConvTranspose2d(4*k, 2*k, 3, stride=1), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(2*k, k, 3, stride=2), nn.ReLU(), nn.ConvTranspose2d(k, 1, 3, stride=2, output_padding=1) )여기에서 nn.Linear(1024, 10), nn.ConvTranspose2d(k, 1, 3, stride=2, output_padding=1)에 질문이 있습니다.채널 수를 직접 맞춰주는 것이 아니라 반환 받아서 그 값을 nn.Linear(이 부분, 10)에 넣어주고 싶은데 gpt 한테 물어보니까 그러려면 이렇게 직접 구해서 add_module을 해줘야 한다던데...정말 이런 방법 뿐인지ㅜㅜ 매번 채널수를 직접 구해야 하는 것인지 궁금합니다!def __init__(self, input_shape=(1, 28, 28)): super().__init__() k = 16 self.encoder = nn.Sequential( nn.Conv2d(1, k, 3, stride=2), nn.ReLU(), nn.Conv2d(k, 2*k, 3, stride=2), nn.ReLU(), nn.Conv2d(2*k, 4*k, 3, stride=1), nn.ReLU(), nn.Flatten(), ) self.latent_dim = self.get_encoder_dim() self.encoder.add_module('linear', nn.Linear(self.latent_dim, 10)) self.encoder.add_module('relu', nn.ReLU()) def get_encoder_dim(self): x = torch.randn(1, self.input_shape) x = self.encoder(x) return x.view(1, -1).size(1)nn.ConvTranspose2d(k, 1, 3, stride=2, output_padding=1) 여기에서도 output_padding=1이 필요한지 알기 위해서는 직접 계산을 다 해봤어야 하는 것인데.. 이것도 위의 경우와 마찬가지로 직접 구하는 방법 뿐인지 알고 싶습니다!감사합니다!

쥬피터 노트북에서 crash 강의를 수강하려는데 다운 받은 파일집에는 영상과 다른 00.Table of contaent파일로 존재하는데 어떻게 수강해야하나요?

xgboost의 모델은 decision tree의 형식을 따르는 걸까요? n_estimators값 만큼의 반복 수행을 하며 decision tree의 가중치를 수정해나가는 방식으로 이해하였는데 맞는지 궁금합니다. 그리고 xgb가 왜 앙상블 기법인지에 대해서도 약간 이해가 잘 안되서 설명 부탁드립니다!

match3 게임을 agent가 플레이 하게 하려는 목적으로 시작 했습니다. 과거 match3 게임 개발해 논게 있어서 AbstractBoard 못쓰고 agent 학습 작업을 하였습니다.mlagent Release 21 버젼을 사용했습니다.먼저 퍼즐판은 8*7이고 블럭은 5색깔을 사용한다고 정의 했습니다.public class Match3MLAgentsBoard : Agent 클레스를 정의 하고유니티 mlagnet match3 샘플을 참고해서 8*7 퍼즐판을 색깔별로 있으면 1 없으면 0을 넣는 소스 입니다.public override void CollectObservations(VectorSensor sensor) { MapBoardData mapBoardData = gameMain.IngameData.CurBoardData; MapData mapData = gameMain.IngameData.MapData; int oneHotSize = 5; for (int y = 0; y < mapData.BoardColumns; y++) { for (int x = 0; x < mapData.BoardRows; x++) { SlotTile slotTile = mapBoardData.GetSlotTile(x, y); var type = slotTile.ColorBlock.BlockColorType; for (var i = 0; i < oneHotSize; i++) { sensor.AddObservation((i == (int)type) ? 1.0f : 0.0f); } } } }유니티 mlagnet match3 샘플을 참고해서 agent가 받는 소스를 만들었습니다.public override void OnActionReceived(ActionBuffers actionBuffers) { int aiIndex = actionBuffers.DiscreteActions[0]; MapBoardData mapBoardData = gameMain.IngameData.CurBoardData; var touchSlotIndex = (SharedInt)gameMain.behavior.GetVariable("touchSlotIndex"); var targetSlotIndex = (SharedInt)gameMain.behavior.GetVariable("targetSlotIndex"); int BoardRows = gameMain.IngameData.MapData.BoardRows; int BoardColumns = gameMain.IngameData.MapData.BoardColumns; int row, col; if (aiIndex < (BoardColumns - 1) * BoardRows) { col = aiIndex % (BoardColumns - 1); row = aiIndex / (BoardColumns - 1); int _Index = GetIndex(col, row); touchSlotIndex.SetValue(_Index); int _tarIndex = GetIndex(col + 1, row); targetSlotIndex.SetValue(_tarIndex); } else { var offset = aiIndex - (BoardColumns - 1) * BoardRows; col = offset % BoardColumns; row = offset / BoardColumns; int _Index = GetIndex(col, row); touchSlotIndex.SetValue(_Index); int _tarIndex = GetIndex(col, row + 1); targetSlotIndex.SetValue(_tarIndex); } Debug.Log("###OnActionReceived - end"); }보상은 매칭되는 블럭이 수 만큼 보상을 주도록 했습니다. 3개 매칭 되면 0.3점 4개가 매칭 되면 0.4점 이런식으로요. match3MLAgentsBoard = gameObject.GetComponent<Match3MLAgentsBoard>(); foreach (DamageObject damageObject in gameMain.IngameData.DamageList) { foreach (var baseObject in damageObject.BaseObjectBlocks) { gameMain.IngameData.mReward += 0.1f; rewardSum += 0.1f; } } match3MLAgentsBoard.AddReward(rewardSum); Behavior Paremeters 세팅 입니다.8*7*5=2808*(7-1) +7*(8-1) =97 해서 나온 값을 넣어 줬습니다.(유니티 셈플 계산법) mlagents-learn "C:\Users\TT\Desktop\ml-agents-release_21\config\ppo\Match3.yaml" --env=C:\MyProject\MatchPuzzle\Client\trunk\MatchPuzzle\run\MatchPuzzle.exe --run-id=InGameMain --force --no-graphics하고 나니 이렇게 나오고 학습이 안되었습니다..그래서 mlagent match3 샘플을 보니.Match3SensorComponentMatch3ActuatorComponent있다는걸 찾았고Match3SensorComponent에 Write(ObservationWriter writer) 부분과 Match3ActuatorComponent의 OnActionReceived(ActionBuffers actions)부분을 흉내 내어 Component을 만들고Match3MLAgentsBoard CollectObservations 함수와 OnActionReceived함수는 주석을 쳤습니다.그리고 실행mlagents-learn "C:\Users\TT\Desktop\ml-agents-release_21\config\ppo\Match3.yaml" --env=C:\MyProject\MatchPuzzle\Client\trunk\MatchPuzzle\run\MatchPuzzle.exe --run-id=PuzzleMatch3Sencor --force --no-graphics  여전히 학습이 안되여서.. 유니티 mlagent가 제공하는 match3 샘플을 돌려 보기로 했습니다. mlagents-learn "C:\Users\TT\Desktop\ml-agents-release_21\config\ppo\Match3.yaml" --env=C:\Users\yree1\Desktop\ml-agents-release_21\Project\Match3Run\UnityEnvironment.exe --run-id=UnityMatch3Data --force --no-graphics  샘플도 딱히 학습이 된다고 보기 어려워서.. 혹시 너무 짧아서 학습이 제대로 안되었다고 생각되어 더 길게 학습을 하였습니다. 여전히 학습이 제대로 안되는거 같아서 mlagnet 셋팅 환경이 문제일지 몰라서 3dball 프로젝트를 돌려 봤습니다.mlagents-learn "C:\Users\TT\Desktop\ml-agents-release_21\config\ppo\3DBall.yaml" --env=C:\Users\yree1\Desktop\ml-agents-release_21\Project\3DBallRun\UnityEnvironment.exe --run-id=3DBallData --force --no-graphics 엄청 학습이 잘됩니다. 3dball만 잘 학습 됩니다..혹시나 싶어서 Release 20에서도 학습을 진행 했지만.. 결과는 똑같이 제대로 학습 되지 않았습니다. 제일 궁금한건 왜 match3 agent가 잘 학습을 못하는지 굼금합니다..제가 만든건 왜 학습이 안되는지..궁금 하지만 더 궁금한건.. 유니티에서 제공하는 match3은 문제가 없을텐데.. 제가 뭔가 명령어 옵션이나.. 등등을 놓친게 있을까요?? 정말 아무것도 손 안되고 Release 21압축 풀고 바로 돌린건데요.  그 외에 몇까지 궁금한게 있습니다.학습을 시키면 어느Step까지 기다리고 학습을 평가 해야 되는지..아까보여 드렸든 match3 보상 값은 올라 갔다 내려갔다 계속 값이 왔다 갔다만 있습니다.. 이걸 계속 기다리다보면 언젠가 학습을 잘하게 되는지..값이 계속 왔다 갔다 거리면 그만 해야 되는지..학습이 실패 했다고 정확하게 아는 방법이 있나요? 유니티 mlagent가 제공하는 match3은 왜 Agent을 상속 받아 CollectObservations,OnActionReceived함수를 정의 안하고.. Match3SensorComponent,Match3ActuatorComponent 만들어서 학습을 진행 했는지 궁금합니다. match3 센서값 엑터값을 위에 적은 방법이 아닌 다른 방식으로 많이 셋팅 해봤습니다. 그러나 제대로 학습 되는 경우가 없었습니다.. 인공지능 ppo 알고리즘이 제대로 된 결과값을 얻을 수 있는 팁이나 약간의 규칙(이렇게 하면 조금 잘된다..) 이런게 있을까요?Match3.yaml 파일만 유일하게 learning_rate_schedule: constant을 쓰고 있습니다. 나머지 파일은 전부 learning_rate_schedule: linear 쓰고 있습니다. constant,linear 차이가 뭔가요?? constant을 linear 로 바꾸고 학습 했지만.. 결과는 여전히 학습 되지 않았습니다.파이썬으로 ppo 구현해서 유니티랑 연동하면 왜 학습을 잘 못하는지.. 어떻게 하면 잘 할수 있는지.. 등등이 도움이 될만한 것들이 있을까요? 기존 유니티가 제공하는 ppo를 쓰지 않고 python으로 제작해서 작업 하면 어떤 이득이 있을까요?match3 게임 말고 다른 게임에 mlagent를 적용하고 싶은데요.. match3 같은 색깔 블럭이면 게속 연결 가능한 게임 입니다. 프렌츠타워 라는게 임이 가장 유명합니다. 사진첨부 합니다.위에 게임처럼 연결 할 수 있는 블럭이 3개 ,4개 5개일수도 8*7이라면 56개 일수도 있는 상황은 Behavior Paremeters 세팅은 어떻게 하나요? 8*7퍼즐판이라면 discrete branches 56이되고 Branch 0~Branch 55까지 다 55값을 넣어서는 학습이 잘 안됩다.. 이걸 어떻게 해야 될지.. 전혀 몰르겠습니다.  긴글 읽어주셔서 감사합니다.. 수업 내용과 직접적인 관련이 없는 내용을 질문해서 죄송합니다. 하지만 여기 말고는 물어볼 곳이 없어서.. 이렇게 글 남기게 되었습니다. 감사합니다. 

--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) Cell In[20], line 4 2 mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir)) 3 # epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회 ----> 4 train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/mmdet-2.28.2-py3.10.egg/mmdet/apis/train.py:163, in train_detector(model, dataset, cfg, distributed, validate, timestamp, meta) 156 model = build_ddp( 157 model, 158 cfg.device, 159 device_ids=[int(os.environ['LOCAL_RANK'])], 160 broadcast_buffers=False, 161 find_unused_parameters=find_unused_parameters) 162 else: --> 163 model = build_dp(model, cfg.device, device_ids=cfg.gpu_ids) 165 # build optimizer 166 auto_scale_lr(cfg, distributed, logger) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/mmcv/utils/config.py:524, in Config.__getattr__(self, name) 523 def __getattr__(self, name): --> 524 return getattr(self._cfg_dict, name) File /opt/conda/lib/python3.10/site-packages/mmcv/utils/config.py:52, in ConfigDict.__getattr__(self, name) 50 else: 51 return value ---> 52 raise ex AttributeError: 'ConfigDict' object has no attribute 'device'^캐글--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-25-adb1a52111f0> in <cell line: 4>() 2 mmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir)) 3 # epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회 ----> 4 train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 2 frames /usr/local/lib/python3.10/dist-packages/mmcv/utils/config.py in __getattr__(self, name) 50 else: 51 return value ---> 52 raise ex 53 54 AttributeError: 'ConfigDict' object has no attribute 'device'^코랩 안녕하세요 좋은 강의 감사드립니다. import os.path as ospmmcv.mkdir_or_exist(osp.abspath(cfg.work_dir))# epochs는 config의 runner 파라미터로 지정됨. 기본 12회train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 이 셀이 실행시 이러한 오류가 뜨는데 이유를 모르겠습니다 

복잡한 모델일 수록 local minima와 global minima 의 차이가 거의 없다고 하셨는데요 복잡한 '모델' 이라는 점에서 이 '모델'은 layer로 구성된 neural network 인가요 아니면 loss function을 의미하는 것인가요 ?

깃허브에서 파일다운은 Python_Basic_to_Advanced-main로 했는데 수업진행은 SW_DL_Pytorch-main.폴더로 진행되는거 같습니다 파일 구성내용 자체가 다릅니다 sw폴더는 어디서 다운받나요? crash 부터 따라가려고 합니다

안녕하세요,제가 직접 가지고 있는 jpg 사진으로 labelme 5.21 버전으로 label하여 json 문서로 출력하려 fast-rcnn이나 mask-rcnn,yolo 으로 segmentation하려고 합니다. 혹시 수업 강의 자료로 할수있는지 궁금해서 질문올립니다~

안녕하세요 강사님, 강의 잘 보고 있습니다.다름이 아니라, pretrained model에서 강의에서와 같이(1) model의 feature extraction 부분에서 Conv2d의 kernel_size를 줄이고 (2) model의 fully connected layer에서 출력 크기를 10으로 줄인 부분에서 의문이 있어서 글을 남기게 되었습니다.(2)의 경우는 사실 fully connected layer가 복잡한 구조..?를 가지지는 않는다고 생각하여 다시 학습하는 데 별로 문제가 없다고 생각합니다.하지만, (1)의 경우, 모델의 초반에서 아예 kernel size를 변경했고, 모델 프리징 강의에서 언급하신 바와 같이 그렇게 바꾸게 되면 임의의 랜덤 값으로 가중치가 초기화된다고 말씀하셨는데..! 그렇다면 Imagenet 모델로 사전 학습한 것이 의미가 있는건지 살짝 의문이 듭니다ㅠㅠ사전 학습 모델의 목적이 그대로 웨이트를 사용한다는 것보다 모델의 구조를 가져온다는 것이라면 납득이 되지만, 사전 학습에서의 가중치가 transfer learning 될 때 어떻게 사용되고 변하는지를 잘 몰라서 이런 궁금증이 생긴 것 같습니다..항상 좋은 강의 감사합니다!!

올해 말에 다시 보려는데 10월초면 강의가 끝나더라고요ㅜㅜ불합격했는데 수강연장은 안될까요?11월말이 시험인데 ㅠ

0301 KLUE Dacon 데이터셋 소개, 텍스트 길이 분석강의에서 다루는 'topic_dict' csv 파일이 없습니다. 어디서 파일을 구할 수 있나요??

비전공자(심지어 법학 전공입니다)에 직장 병행하면서 시험 준비했는데,강의 듣고 한번에 합격할 수 있었습니다. 강의가 체계적으로 잘 구성되어 있어서정말 도움이 많이 되었습니다. 시험 전날 늦은 시간에 질문 올렸는데도 친절하게 답변해주셔서 감사합니다.답안 제출 못할 뻔 했는데 빠르게 답변해주셔서 숙지하고 답안 잘 제출할 수 있었습니다 ㅎㅎ; 

vscode에서 ipynb파일에서 iplot사용 동일한 에러가 발생합니다. 타이타닉 문제로 시작하는 EDA: 수치형 데이터 분석 패턴1에서df.corr(numeric_only=True).iplot(kind='histogram', histfunc='count')했는데해당 에러가 발생합니다.현재 버전은 이렇습니다.plotly==4.14.3cufflinks==0.17.3

기분좋은 실기 합격인데 혹시 점수가 변동될 수가 있을까요? 

유형2에서 전처리 전에 나머지(스탠다드스켈러, 트레인_테스트, 랜포만) 하고 돌렸을때 에러 떨어져서...긴장해서 시간보내다가...(라벨인코딩이나 겟더미 를 했어햐 하는데... )범주3개를 그냥 지워는 형태로 하고.랜포하고 400대의 평가점수... 그랬더니....유형2의 점수가 10점 주네요..나머지1,3도 모르는 문제+센스부족(오즈비5배)+문제이해부족(유의한 것 쓴 부분도 꺼꾸로 쓴 듯하고요)각각 틀려버려서 불합격했습니다만...궁금한점은...전에 1년짜리로 했는데... 1달 단위로 수강하는게 가능한 것 처럼 보이는데....가능한지요 ?그리고 기출에서 풀이는 있는데...빈노트형태가 없는 것도 있는데,... 이부분도 만들어져 있었으면 좋겠습니다.그리고 별도 최종 모의고사도 1~2개 추가 되었으면 참 좋겠습니다.. 감사합니다.