6:49쯤에, MSBE = (delta_{t+1})^2의 미분 결과가 2*(delta_{t+1})* (\partial(delta_{t+1}}); 합성함수의 미분, 의 형태가 아닌 화면에 나오는 것처럼 미분이 되는지 궁금합니다. 추가로 policy improvement step에서 각 action에 대해서 value가 높은 weight로 parameters을 업데이트 하면서 자동적으로 최적pi를 찾게 된다고 보는 게 맞는 이해일까요?
mini-batch gradient descent 시 batch size 단위로 평균값을 가지고 파라미터 업데이트 한다고 설명하신 거 같습니다. 그런데 강의하시는 코드에는 forward() 다음 연속해서 .backward()가 나오고 있어 마치 매번 업데이트를 하는 것처럼 해석되는데요. 제가 어떤 부분에 오해하고 있는 것인지? 문의드립니다.
Taxi가 랜덤하게 init된 손님와 목적지의 위치를 아는 이유는 observations 환경이라 그런 걸까요? 랜덤하게 목적지와 손님의 위치가 설정되더라도 과업을 어느정도 완벽히 수행하게 되는 원리는 어떤 특정 지점에 대해서 손님의 위치까지의 경로 계획을 위한 행동 가치에 대한 훈련과 그 손님의 위치에서 목적지를 향한 경로 계획에 대해서의 가치 훈련을 수행 했기 때문으로 보는 것이 맞을까요?
안녕하세요. 강의 잘 따라 하고 있습니다. ^^ 섹션5 > 20. 매수 추천 종목 조회 API 코드 설명 강의 보다가, 몇가지 질문이 있어서 글을 남깁니다. get_combined_recommendations_with_technical_and_sentiment 함수에서 # 7. 종합 점수 계산 및 정렬 에 보면 tech_conditions_count = ( 1.5 * item["golden_cross"] + 1.0 * (item["rsi"] < 50) + 1.0 * item["macd_buy_signal"] ) item["composite_score"] = ( 0.3 * item["rise_probability"] + 0.4 * tech_conditions_count + 0.3 * sentiment_score ) 이런식으로 가중치를 주고 있는데, 이 가중치의 기준은 어떻게 정하셨나요? (제가 주식은 엄청 초보라서, 이 강의 보면서 학습하고있습니다) 그리고 강의 맨 처음에 얘기하셨지만, 국내 주식은 여러 이슈 때문에 분석이 쉽지 않다고 하셨는데 설명해주시는 코드의 로직으로는 전혀 분석이 안되는지도 궁금합니다.
pip를 공식사이트에서 받아서 직접 설치후 명령창에 "pip install fastapi uvicorn"을 입력하면 "warning : There was an error checking the latest version of pip"라는 문구가 뜹니다. 그런데 또 막상 Scripts폴더나 명령창에 pip list 확인시 설치가 되어있는걸 확인할수 있습니다. 이 메시지를 무시하고 진행해도 문제가 없을까요?
안녕하세요.강사님. 지난번에 확인해주신 부분을 잘 완료되고, 이제 transformer 쪽 코드를 현재 따라쳐 보고려고 하는데, version 문제인지 tokenizers = tf.saved_model.load(model_name) 이쪽 코드에서 오류가 나는 상태입니다. 혹시 어떻게 해결해야 할까요? https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer?hl=ko 사이트에서 "Google Calab 에서 실행" 버튼으로 예제 문제를 실행시켜도 위의 부분에서 오류가 나는데요.. 뭘 잘 못하거나 뭐가 문제가 된 건지 알 수있을까요?