- CenterNet을 이용한 License Plate Detection 모델(Custom Dataset) 학습 실습 Solution 실습해보는데 계속 버젼이 달라서 그런지 실행이 안되네요

보스턴 집값 예측 15번 강의에 쓰이는 csv는 어디서에서 다운받는지요?

ShiftScaleRotate에서 Only Scale 변환 후 원본 이미지와 사이즈가 같은 이유가 무엇인지 궁금합니다.ShiftScaleRotate 내부에서 원본 크기로 resize해주는 것인지 내부에서 Super Resolution을 적용해주는 것인지 궁금합니다. 화질이 손상되지 않은거 같아서 여쭈어봅니다.

grid_dtree = GridSearchCV(dtree, param_grid=parameters, cv=3, refit=True, return_train_score=True)grid_dtree.fit(X_train, y_train) 강의에서는 지금까지 정확도를 도출할때 이미 훈련 데이터로 학습된 모델을 통해 X_test 데이터의 예측값을 구하고 이를 실제 y_test 값과 비교하여 일치도를 구하는 방식으로 하였습니다. 하지만 위의 코드에서는 test 데이터 없이 train 데이터만 grid_dtree에 넣었는데 어떻게 파라미터별 정확도를 평가할 수 있는건지 이해가 안갑니다!! GridSearchCV를 통한 파라미터별 정확도는 어떻게 도출되는것인가요? 

안녕하세요 !   import pandas as pd df = pd.DataFrame({'item':['TV','냉장고','전자렌지','컴퓨터','선풍기','선풍기','믹서','믹서']}) pd.get_dummies(df) 이렇게 실행하니 0,1값대신 True/False값이 결과로 출력되는데 문제점이 뭔지 모르겠습니다 ㅜ실행결과 사진입니다.

회사에서는 라이선스 문제로 아나콘다를 설치하여 사용하지 못하고 있습니다. 그래서 이전 강의부터 계속 VS CODE에서 주피터노트북 확장자를 사용하여 강의를 듣고있습니다. 머신러닝 강의 때는 VS CODE에서 라이브러리가 문제 없이 설치되었는데, 파이토치의 경우 터미널에서 pip install torch torchvision torchaudio 한 후, 셀에서 import torch를 하면 계속 "[WindError 126] 지정된 모듈을 찾을 수 없습니다.~~~~" 에러가 뜹니다. 혹시 VS CODE에서 주피터노트북을 활용하여, PIP를 통해 파이토치 설치법을 알려주실수있는지 문의드립니다. 추가로 CUDA를 지원하지 않는 경우 cpu only로 설치해도 강의를 따라하기에 무리가 없는지 궁금합니다. - 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다- 우선 질문전에 검색을 꼭 해보세요. 저희 목표는 스스로 이슈를 해결하는 역량을 기르는 것이고, 이는 즉 검색역량을 기르는 것입니다- 강의 영상 외적인 질문은 인프런 커뮤니티 (https://www.inflearn.com/community/questions) 도 활용해보세요~

섹션2의 Grid Search 예제에서 학습/테스트 데이터 분리시 train_test_split()함수에서 stratify옵션없이 사용되었는데요, 계층 분할을 위해 stratify=iris_data.target 옵션을 넣어야 하는거 아닌가요?stratify옵션 넣고 테스트해보니 학습데이터 score는 강의동영상의 점수보다 낮았는데, test data에 대한 스코어는 강의 동영상과 동일하게 나왔습니다. 

- 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.마지막 2차원 ndarray 인덱싱 자료화면(11분 경)에서마지막 6번째 인덱싱 결과가 1차원이라고 하셨는데Index 1이 1개, index 0이 2개인 (2,1) 의 2차원으로 봐야 하는 것 아닌지 질문 드립니다

섹션 4 부분 마지막 강의인 인코딩 이해하고 적용하기 라는 강의의 14분 50초에 나오는 pd.getdummies()에 관한 질문이 있습니다.강의 내용대로 실행을 시켜보니 df_onehot.head()의 내용이 True/False의 형태로 나오는 것을 확인했습니다.서칭 후 pd.get_dummies(df_label, columns=onehot_cols, dtype = int) 처럼 dtype을 int형태로 바꾸어주니 강사님이 보여주신 화면대로 나오는 것을 확인했습니다.이것 역시 버전차이로 인한 기능 변화라고 이해하면 되나요?

선생님.. 이렇게 떠서 연필모양 클릭이 안되요 ㅠㅠ..뭐가 문제일까요

승인된 LowPriorityCores 할당량을 초과하므로 작업을 완료할 수 없습니다. 추가 세부 정보 - 배포 모델: Resource Manager, 위치: KoreaCentral, 현재 제한: 3, 현재 사용량: 0, 추가 필요: 16, (최소) 새 제한 필요: 16. 할당량이 임계값에 도달할 때 경고를 설정합니다. https://aka.ms/quotamonitoringalerting에서 자세히 알아보세요. 배포가 성공할 수 있도록 '세부 정보' 섹션에 나열된 매개 변수를 지정하여 https://aka.ms/ProdportalCRP/#blade/Microsoft_Azure_Capacity이게.. 저도 클라우딩 컴퓨터가 처음이라 익숙하지가 않는데 ㅠ 이렇게 오류가 뜹니다.. 계정이 유료?로 전환되었는지도 모르겠고요 ㅠㅠ 일단 앞의 강의 에서 spot이게 검색해도 아무것도 뜨지 않아서 지금 강의 부터 진행 하는데 역시 안되네요 ㅠㅠ 뭐가 문제일까요

import pandas as pd df = pd.read_csv("student_assessment.csv") df = df.dropna(subset='score') df = df.sort_values('id_assessment', ascending=False) cond = df['id_assessment'] == 133 df = df[cond] df_1 = df.copy() cols = list(df.columns[df.dtypes != object]) cols from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss = StandardScaler() df_1[cols] = ss.fit_transform(df_1[cols]) df['score_ss'] = df_1['score'] df = df.sort_values('score_ss', ascending=False)['score_ss'] print(round(df.max(), 3))이렇게 풀면, 답이 '1.462'로 다른 값이 나오는데, 왜 이렇게 되는 걸까요?

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!