안녕하세요 선생님! 시험 전까지 이해안가는 부분은 강의를 다시 들어보면서 복습을 진행하고 싶습니다. 하지만 수강 만료일이 11월6일이라 앞으로 어떻게 공부를 해야할지 모르겠습니다 ㅠㅠ.. 혹시 시험일까지만이라도 수강 기간을 연장할 수 있는 방법은 없는지 문의 드립니다-! 이메일은 maldong97@naver.com 입니다!
While (첫번째 조건 && 두번째 조건) -> 두번째 조건의 의미가 n1을 가리키고 있는 NODE의 next가 널이 아닌지를 묻고 있는것일까요?? 아니면 n1의 next가 n3라서 널이 아니라는 것인가요? 저는 node를 n1을 가리키고 있는 노드라고 생각해서 처음의 의미로 생각했는데 아닌것같아서 질문드립니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 선생님, 쌩초보입니다..너무 기초적인 질문일 수 있는데요,, 문제 1-3 에서는 data = test 라는 과정은 필요 없나요? 1-2 적합한 회귀모형을 사용하랬으니, predict하는 과정만 있으면 된다고 이해하면 될까요 from statsmodels.formula.api import ols model = ols("design ~ c1 + c2 + c4 ", data=test).fit() print(model.summary())
최고의 강의 너무나 감사합니다. 설치 시 에러가 있어 문의드립니다. !cd /content/automl/efficientdet; pip install -r requirements.txt note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ------------------------------ import inference # 강의영상에는 from keras import anchors 이지만 efficientdet 패키지의 keras 모듈이 tf2 로 변경됨. from tf2 import efficientdet_keras model = efficientdet_keras.EfficientDetModel(config=config) model.build((None, None, None, 3)) print('#### checkpoint name:', tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.load_weights(tf.train.latest_checkpoint(INFER_CFG.model_dir)) model.summary() ValueError: File format not supported: filepath=/content/efficientdet-d0/model. Keras 3 only supports V3 `.keras` and `.weights.h5` files, or legacy V1/V2 `.h5` files.
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 앞 부분은 어찌저찌 완성시켰지만 2장 들어오면서 부터 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요.. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 출력됐습니다. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.
현재 71~87 페이지 공부 중인데... 정확히 어느 위치에 어떻게 넣어야 할지 감도 안오네요. 결국 AI 도움을 받아서 쓰긴 썼는데... (결과 화면은 봄.. 근데 책 코드와 조금씩 다르네요.) 코드 입력하는 부분이 너무 헷갈리는데 중간 과정에 대한 소스가 따로 있을까요? 책에 나온 깃허브에는 완성본만 나와서 이게 맞는지 모르겠네요. 현재 2장 진행하면서 2.3까지 책의 내용대로 진행해봤는데 너무 진행이 안되서 글 남깁니다.
학습 관련 질문이 있으시면, 상세하게 남겨주세요. 문제가 발생한 부분의 코드를 함께 올려주세요. 수업 영상 몇 분/초 구간인지 알려주세요. 10분 56초 부분에서 prompt 작성코드를 보면 text형식으로 작성되어있고 ChatPromptTemplate을 사용하고 있는데 지난 강의에서는 ChatPromptTemplate 은 message list형식으로 작성한다고 하셨었습니다. ChatPromptTemplate은 그냥 PromptTemplate과 달리 from_template을 사용하면 일반 text 형식 prompt도 처리가 가능한 구조인건가요? 그런거라면 굳이 PromptTemplate을 사용해야하는 이유가 있나요? ChatModel 이 아니라 LLM 일 경우는 ChatPromptTemplate.from_template으로 작성한 prompt는 동작하지 않는 건가요? RAG는 LLM이 아니라 ChatModel을 사용해야하는 이유가 뭔가요? LLM과 ChatModel의 차이를 multi-turn 처리 가능 여부로 보면 될까요?