11_MILTI-LABEL-CLASSIFICATION-DROPOUT-BATCHNORMALIZATION.ipynb 파일의 테스트 셋 기반 Evaluation 코드 질문이 있어서 문의 드립니다. test_loss /= len(test_batches.dataset) 평균 Test loss를 보기 위해서는 뒤에 .dataset이 빠져야 되는 것이 아닌가 싶어서 문의 드립니다. loss를 구하는 과정은 minibatch 단위로 구했기 때문에 minibatch로 나누어야 평균 Test loss가 아닌가 싶습니다.
안녕하세요 강사님! 강사님의 강의를 듣고 현재 yolo를 이용해 간단한 프로젝트를 하나 진행해보려고 하는데 몇가지 질문 사항이 생겨 글을 적습니다. 전체적인 프로젝트 개요는 식물앞에 카메라를 두고 식물에 해충 및 질병 발생을 detect하는 모델을 만드려고 합니다. 이때 카메라에 라즈베리파이 같은 소형 컴퓨터를 달아 모델을 운용하려는 계획이라 yolo의 높은 버전보다 yolo v5 간소화 버전들을 사용해야 겠다고 결정했는데 괜찮은 선택인지 궁금합니다. 해충과 식물의 질병 부위 이미지 데이터셋으로 모델을 학습 시키려고 하는데 이때 coco dataset으로 pretrained된 모델을 사용해야 하는지 아니면 모델 구성부터 새로 한 후 원하는 해충/질병 이미지만 학습 시켜야 하는건지 궁금합니다. 감사합니다!!
강의에서 나온 내용 중 pd.get_dummies를 제외하고 동일하게 했는데 RandomForestClassifier로 모델링을 하려고 하니 아래와 같은 오류가 나타납니다 : Unknown label type: unknown. Maybe you are trying to fit a classifier, which expects discrete classes on a regression target with continuous values.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 라이브러리 및 데이터불러오기 20분지점 주어진 데이터 분리하기 train= pd.read _csv("train.csv") test= pd.read _csv("test.csv") 가 주어졌습니다. 이게 어느 단계에서의 작업이며, 데이터를 왜 분리하는지, 어떤 데이터를 분리하는지에 대해 전반적인 설명이 없어서 지금의 학습과정을 이해할 수 없습니다. train과 test가 주어졌다면 타겟레이블을 생성하는 과정이 아닐까 추측해 봤지만, 여기서는 income을 삭제했는데 왜 삭제했는지 이해가 안 갑니다. 설명을 바랍니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1 모의고사 풀어보기 6분 38초 지점 문의입니다. 위에서 2번의 a는 “data1-2.csv”를 저장하기 위해 생성한 아무 의미 없는 임시변수인지. 종전에 df로 저정하던 것을 a로 바꾼 이유가 있는지. 어떤 의미를 지니는지. 여기서는 (1)data1-2.csv의 데이터프레임을 의미한다고 보고 5번에 a는 “data1-2.csv”에서 임의로 선택한 ['s1','s2','s3','s4','s5','s6'] 컬럼명만 저장한 즉 (2)data1-2.csv에서 -> ['s1','s2','s3','s4','s5','s6'] 컬럼명만 남긴 결과값을 담은 임시변수명인지. 그럼 (1)과 (2)의 의미가 다른데 임시변수명 a로 동일하여 혼란스러워 가독성 문제도 야기되어 보입니다. 이어서 6번 (3)a=a[cols]에서 변수 a는 5번값 a['s1','s2','s3','s4','s5','s6'] 컬럼명을 담은 a와 무엇이 다른지? 같은 의미가 아닌지. 질문은 원데이터에서 1차 가공 후 2차 데이터를 뽑고 2차 데이터에서 3차 가공 후 3차 데이터를 뽑는다면 처음과 마지막에 저장하는 변수를 동일하게 할 것인가 달리 할 것인가. 무엇이 가독성이 좋은가에 관한 질문 같습니다. 일단 이러든 저러든 상관 없는 것이라면 무엇이 가독성이 좋은 변수 저장 방식인지 여쭤봅니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1 모의고사 풀어보기 6분 지점에서 cols 변수에 대해서도 단순한 임시 변수가 아닌 일부 조건을 담은 변수인 경우에는 구분해서 설명이 되면 좋겠어요. 적어도 자신이 임의로 만든 변수와 외부에서 일정 조건을 포함한 변수를 가져다 쓰는 경우에는 이를 구분해줄 필요가 있습니다. 아니 구분해줘야 한다고 생각을 합니다. 이게 결과값을 저장하기 위해 임시로 폴더명을 정한 건지, 이미 고정된 의미를 가진 파일 명을 포함하고 있는건지 구분을 못하면 개념을 이해 못하고 있는 것이 됩니다. 전자에 해당한다고 판단하여 cols 라는 이름을 따라서 쓰지 않고 임의로 바꿀 경우에는 학습자가 혼란스러워지겠죠.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1 모의고사 풀어보기 3분지점에서 cond를 설명하셨는데요 변수?라고 하면서 동시에 조건문?이라고도 하셨어요. 2가지 의미에 대한 정리된 개념을 듣지 못했습니다. cond라는 것이 변수고 함수( )는 아니지만 조건식을 만드는 함수의 성격도 동시에 지닌 것인지 여부가 궁금합니다. cond=a['target']==0 지점을 놓고 보면 cond는 위치상 결과값을 담기 위한 임시변수에 해당하지만 "설명"에서는 조건을 준다고~ 설명을 하여 이 코드를 작성하는 목적이 1) 저장하는 행위인지 2) 조건식을 부여하기 위한 것인지 3) 둘 다의 의미를 동시에 포함하고 있는지... 개념의 중첩현상으로 해석이 모호합니다. 뒤의 a[cond]와 a=a[cond]를 보면 cond가 임시변수임에는 맞는 것 같습니다. 정리를 부탁드립니다.
지금까지 진행한 inference에서 질문이 생겨 글 남깁니다! 현재까지 실습에서는 inference와 결과물 시각화 과정에서 mmdetection 자체 함수를 사용하는 것과 opencv를 사용해 직접 inference 함수를 작성해 사용하는 방법 두 가지 다 사용중인데, 둘의 장단점이 무엇인지 궁금합니다! 지금까지는 opencv 이용 직접 제작 함수가 좀더 유연하고 결과물을 저장하는데 용이하다는 느낌을 받기는 했으나 명확한 차이를 모르겠어 질문 남깁니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1 모의문제3의 문제 7번 3:30초지점 (문제) index "2001" 데이터(행)의 평균보다 큰 값의 수와 index 2003 데이터(행)의 평균보다 작은 값의 수를 더하시오. 문제를 보면 하단에 2001이 아닌 2003이 들어가야 하지 않나요? 검토 및 설명을 바랍니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1 모의고사2 2분지점 문제4에서 정리했습니다. axis=0 (기본값) → 행을 따라 연산, 열을 기준으로 결과 반환 sum(axis=0): 각 열(Column)의 합계 계산 count(axis=0): 각 열별 NaN 제외 개수 반환 drop(axis=0): 행(Row) 삭제 axis=1 → 열을 따라 연산, 행을 기준으로 결과 반환 sum(axis=1): 각 행(Row)의 합계 계산 count(axis=1): 각 행별 NaN 제외 개수 반환 drop(axis=1): 열(Column) 삭제 연산(sum, count 등)은 axis=0이면 열 기준, axis=1이면 행 기준 으로 수행되고, 반면에 삭제(drop)는 반대로 axis=0이면 행 삭제, axis=1이면 열 삭제 가 됩니다. 이 내용이 맞는지 검토 바랍니다. 맞다면 (sum, count 등)과 달리 삭제(drop)시에는 반대로 적용되는지가 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1 모의고사2 2분지점 문제4에서 object컬럼을 삭제할 때 축 axis=1로 하라고 했는데. 여기서 axis=1은 object 행을 삭제한 건가요? object 열을 삭제한 건가요? 그 전에 axis=0은 열을 기준으로 하고, axis=1은 행을 기준으로 한다. 강의 시 이 둘의 개념을 의식적으로 구분하지 않고 워딩하셔서 이 경우 해석이 뒤죽박죽 입니다. 정리해보면 axis=0은 열을 기준으로 하고, axis=1은 행을 기준으로 한다는 것은 맞는데 표에서 "object 컬럼을 없앨 경우 워딩은 object(컬럼:열)을 삭제한다고 하지 않고, object(컬럼)의 전체 행 데이터가 삭제되는 것"이니 "object 행 삭제"라고 부른다? 이렇게 되는 건가요? 정확한 워딩을 부탁드립니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 작업형1 모의고사1 1번 문제 f1의 결측치를 중앙값으로 채우는 문제에서 다시 보니, f1의 중앙값이 결측치의 합계(31+28+4=63)개와 일치했습니다. 그래서 중앙값?이 대체 무슨값인지 궁금했습니다. 결측치 합계액과 일치하는 것이 우연의 일치인지 결측치 합계액을 의미하는지 궁금합니다. f1컬럼에 중앙값 63을 채웠다는 <아래 이미지> 0~99까지 f1컬럼의 행(?)의 인덱스 옆 숫자?가 결측치를 채운 값이라는데 의미를 이해 못했습니다. 이후 df['f1']으로 저장한 후 print(df.isnull( ).sum( ))을 통해 결측치를 채운 이후값이 f1 0으로 떨어지는데 이 개념을 이해 못했습니다. 쉽게 한 번 정리 부탁드립니다. 기초통계량 describe( )에는 평균(mean)만 있고, 최빈값(mood), 중앙값(meadian)이 없다는 사실을 확인했습니다. 왜 없는지 모르겠군요. 기초통계량 확인할 때와는 달리 이번 문제는 초기에 데이터를 하나씩 들여다 봐서 전체 데이터의 윤곽을 이해하지 못한 채 진행이 되는 느낌입니다. 의문인 것은 기초통계량의 50%(2사분위수)와 중앙값의 개념 차이입니다. 개념이 약해서 중앙값, 평균값, 2사분위수의 개념이 전반적으로 흔들립니다. 50%와 중앙값은 같은 건지 다른건지 궁금합니다.
학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 다시 올립니다. 구글드라이브에 퇴근후1차 폴더를 만들었습니다. 작업형1 모의고사1 강의에서 제공한 수업자료를 구글드라이브에 올렸습니다. 그런데 퇴근후1차 폴더에 들어가지 않았군요. 코렙을 열었습니다. 자 이제 수업자료를 어떻게 연동하여 끌고 오나요?
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안녕하세요. feature scaling 부분에 그래프 예시 (before, after) 에 표준정규화를 거치면 분포가 다 같아지는것처럼 그려졌는데 각각 다른 분포를 가진 데이터들이 전부 같은 분포로 바뀌게 되면 서로 다른 데이터의 의미자체를 잃어버리는것 아닌가요? 감사합니다.
