비전공자 이공계 출신으로 직장 다니면서 올해 초시로 필기 준비해서 합격하고 실기 준비하다가, 실기 시험 6일 앞두고 제3유형에서 현타가 와서;; 웹서핑하다가 이 강좌를 발견했습니다. 6/16(일)에 결제하고 정말 열심히 퇴근후 (Python으로) 딴짓을 했습니다. 오늘 사전점수 확인을 했는데(시험장 나와서 제3유형에서 반올림 실수가 생각남;;) 95점(제1유형 30, 제2유형 40, 제3유형 25)으로 합격이네요. 정말 이 강의 덕분입니다. 큰 도움을 받았습니다. 고맙습니다~! *^^*p.s. 제2유형에서 평가지표 MAE가 40.xxx가 나왔는데, 승차인원이 타겟이여서 답 제출시 예측값을 int를 적용해서 제출했습니다(정수로 변경시 MAE는 40으로 내려감). 정수로 굳이 변경할 필요는 없었겠지만 평가지표가 개선되기에 정수형으로 제출했습니다.

덕분에 실기 잘 준비할 수 있었습니다. 감사합니다 ^^ 잘 배웠습니다 ㅎㅎ 

randomforest로도 해보고 Linear으로도 했는데 최종 제출은 Linear로 제출 했더니 10점이 나왔네요...  

비전공자인데, 강사님의 강의를 듣고 한 번에 붙을 수 있었습니다!시험 전까지 강의 문제와 캐글 문제까지 여러 번 복습했고, 그 결과 좋은 점수를 받을 수 있었던 것 같습니다.감사합니다!!

8회 첫실기 합격했습니다.비 전공자 직장인이라 걱정했는데다행히 한방에 붙었네요 ㅠㅠ 3유형 오즈비 *5 문제를 틀린것 같네요. 캐글 문제는 여유가 없어서 거의 못풀어봤고강의 쭉 보고 잘 안되는 3유형과 1유형 위주로 복습했습니다.마지막에 정리해서 올려주신 2유형 같은 방법으로 풀기, 마인드맵이 많은 도움이 됐습니다.감사합니다.

안녕하세요?  저는 열수력해석 알고리즘을 개발 중인 Thermal Engineer 입니다. 다중배관에 대한 수력학적 해석 알고리즘을 다루는데, 현재는 배관 내부의 유동해석을 regression 기법을 활용한 근사해를 구하는 방법을 활용중입니다.현재 알고리즘은 1 phase 해석은 어느 정도 수행하지만, 2 phase(non-slip condition) 해석에서 많은 난제가 있었습니다.(음함수 발생 등) 그래서 해당 문제를 머신러닝 기법을 활요하면 좋지 않을까 해서 PINNs에 관심을 갖게 되었습니다. 서론이 길었네요.. 나비에 스톡스 equation에 대한 예제를 pytorch로 구현해서 해를 구하는 방법은 해보신적 있으신지 궁금합니다.  제가 풀려는 문제의 핵심 방정식은 나비에 스톡스 equation에 종속되어 있거든요! 잘아시겠지만, PINNs이 정착해서 가장 각광받을 분야는 열/유체 분야가 될 것 같은데, 이에 대해서는 어떻게 생각하시는 지 궁금합니다^^ 감사합니다. 다른 강의들도 쭉 ~ 따라가며 강사님처럼 해당 분야 speciality를 갖고 싶네요 ^^

from sklearn.metrics import precision_recall_curve# 실제값 데이터 셋과 레이블 값이 1일 때의 예측 확률을 precision_recall_curve 인자로 입력 precisions, recalls, thresholds = precision_recall_curve(y_test, pred_proba_class1 )print('반환된 분류 결정 임곗값 배열의 Shape:', thresholds.shape)print('반환된 precisions 배열의 Shape:', precisions.shape)print('반환된 recalls 배열의 Shape:', recalls.shape)print('thresholds 5 sample:', thresholds[:5])print('precisions 5 sample:', precisions[:5])print('recalls 5 sample:', recalls[:5]) precision_recall_curve 함수를 이용해 precisions, recalls, thresholds 값을 반환받는 과정입니다.여기서 thresholds의 개수가 precisions, recalls보다 1개 더 적게 나오는 이유가 궁금합니다.위에서 개수 차이로 인해 thresholds값에 따른 precisions, recalls값들이 대응되지 않는 위치에 존재하지 않나요?print('thresholds 5 sample:', thresholds[:5])print('precisions 5 sample:', precisions[1:6])print('recalls 5 sample:', recalls[1:6])이렇게 하는게 옳다 생각했는데 제 생각이 잘못되었는지 궁금합니다.

해당 강의 자료의 위 링크의 접속이 안됩니다.

안녕하세요좋은 강의 열심히 듣고 있습니다.설명해주시는 PPT 자료는 받아볼 수 있는지요 ?

제가 mae제출인지 모르고 mse로 제출해서 냈는데 크게 상관이 없을까요 ?ㅠㅠ

안녕하세요제가 구현하고 싶은 내용은 업체명(상호)에서 특정한 문자열 포함여부에 따라 20가지로 분류하고자 합니다제 소견에 로지스틱 회귀 + softmax + 크로스 엔트로피로 하는 것이 효율적인 것 같은데 적용에 적합한 머신러닝 라이브러리나 알고리즘을 알고 싶고 더불어 관련 자료 또는 사례의 출처도 알려주시면 너무 감사하겠습니다

- 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.R-CNN에서는 기존의 이미지를 CNN모델에 넣기 위해서 변형을 하다보니깐(warp), 원본의 정보가 훼손될 수 있다고도 하셨는데,Fast R-CNN에서 Feature Map에서 SS를 매칭시킨 결과를 ROI Pooling에 넣기 위해서 변형하는 것은 F.M의 정보를 훼손 시키지 않는 건가요?아니면, 훼손되더라도 그 결과가 좋기 때문에 그냥 그렇게 ROI Pooling 사이즈에 일괄적으로 맞추는건가요?

안녕하세요 수업 매우 만족하며 듣고 있습니다...강의중에섹션 5. 파이썬으로 페어 트레이딩 백테스팅 시작하기객체지향 trading_summary() 메서드 추가하기수업중 4:14 부터 음성이 빨라지더니 중간 몇 초 누락이 조금 있습니다. 감사합니다...

SPP를 통해서 padding 된 이미지를 가지고 Annotation 파일의 정보와 비교해서 유사도를 측정할텐데 Annotation안에 있는 모든 구역의 정보와 비교하는 것인가요? 예) TV, 사람, 의자 사이즈가 홀수인 경우에는 다른 질문에 응답처럼 padding 한다고 되어있는데 다른 모든 경우에도 정보가 부족하다면 해당 공간을 0으로 채우는 건가요?

이런 식으로 잘 실행이 되었는데 이 이후에 이런 문제가 떠버리네요 환경 문제라고 나오는 거 같은데 전혀 모르겠습니다,,

학습 하기 전 mlagents-learn --hlep를 실행했는데 이런 문제가 생기네요,, 혹시 어떤 문제일지 알 수 있을까요?

안녕하세요.mmdetection 뿐만 아니라 , mmsegmentation 에서도 적용을 해보고자 합니다. 이때 mmdetection에서 사용하는from mmdet.datasets import build_dataset의 경우mmsegmentation에서는 어떻게 import하는지 궁금합니다.

안녕하세요 선생님.. 구글클라우드로 알려주신것처럼 사용했는데요 (3월달쯤)무료크래딧 받고, 하루이틀 사용하다가 그 뒤에는 그냥 로컬로 사용했습니다.그런데 오늘보니까 6만원이 미납됬다고,. 그래서 결제를 하라고 하는데. 이거 결제해야하는건가요? ㅠ거의 쓰지도 않았는데, 그냥 과금이 되버리는건지 어째야하나요ㅜㅜ

강좌 운영이나 강의 내용에 관해 궁금한 점이 있으면 자유롭게 나누어주세요.교수자, 수강생 누구나 글쓰기와 댓글 쓰기가 가능합니다.

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