안녕하세요.강의 코드를 메일 공유 부탁 드립니다. (메일 : kdhz0738@gmail.com)  질문 있습니다.딥러닝 모델을 활용해 정상/불량 분류 외에 추가로 불량 영역을 박스 표시하고 싶습니다. 방식이나 키워드를 청해 들을 수 있을까요

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안녕하세요! 혹시 강의자료를 어떻게 받을 수 있을까요?

후반부 슬라이드 그림에 Wq, Wk, Wv 하나로 계산이 되어 헤드별로 나누어진다는 표현같이 보이는데, 오해의 소지가 있는것 같습니다. 만약 Wq, Wk, Wv가 멀티 헤드의 각각의 Wq, Wk, Wv가 concat된 것을 의미한다면 틀린것은 아니지만 그건 구현의 편의 문제이고 적어도 이 슬라이드에서는 Q, K, V가 하나의 Wq, Wk, Wv에서 계산이 되어 나누어진다는것은 혼란을 줄것 같습니다.

안녕하세요. 강의 정말 잘 듣고 있습니다.모델 서빙 경험이 없는 저한테는 매우 유익한 강의라고 생각하고 있습니다.하지만 강의를 따라가면서 개인적으로 코드를 뜯어보는 과정에서 하나하나 이해하는 데에는 많은 시간이 걸려 강의를 다 듣고 다시 코드를 뜯어보며 확실하게 알고 넘어가고자 하는데수업자료와 코드 요청을 드려도 될까요?

강의 "베개 투자법: 자면서 돈 버는 AI 주식 자동 매매 머신" 에서 한국투자증권의 API 가 사용되었는데, 이것을 다른 증권회사 예를 들면 미래에셋의 API 를 사용하여 실전에 적용하는 것도 가능한가요? 이때 주의점은 무엇인가요

데이터셋을 별도로 다운import pandas as pd import numpy as np data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston" raw_df = pd.read_csv(data_url, sep=r"\s+", skiprows=22, header=None) X = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]]) y = raw_df.values[1::2, 2] feature_names = [ "CRIM","ZN","INDUS","CHAS","NOX","RM","AGE","DIS", "RAD","TAX","PTRATIO","B","LSTAT" ] bostonDF = pd.DataFrame(X, columns=feature_names) bostonDF["PRICE"] = y print(bostonDF.shape) bostonDF.head()

안녕하세요.get_dummies 관련 문의드립니다.Feature Engineering 강의 듣다가 문의 있어 글 납깁니다. [Pclass:3,sex:male,Age:25,Parch:0,Fare:8,Embarked:Q]만약에 새로운 위에 있는 데이터를 predict 하고 싶으면, df에 concat 시키고, 다시 get_dummies 후에 해당 Row로 predict 해봐야 되는건가요?그리고 만약에 embarked에 Z라는 새로운 카테고리가 생기면 다시 학습시켜줘야 되는건가요? 

45. 8.1 불균형한 데이터셋 다루기 부터52. 8.8 알고리즘 효율성 까지 진행 확인체크가 안됩니다.

안녕하세요.미리보기 강의 수강 후 결제해서 듣고 있는데,미리보기에서 완강했던 강의들이 결제 후에보니 해당강의 완료가 안되있어서, AI퀴즈를 풀수가 없내요. 방법 없을까요?

안녕하세요. 강의 잘 듣고 있습니다.다름이 아니라 augmentation을 설명하는 부분에 아래 경로가 사라진 것 같아 말씀드립니다!https://www.sciencenews.org/wp-content/uploads/2020/03/033120_HT_covid-cat_feat-1028x579.jpg

3.x가 아니라 2.x로 실습하는 이유가 있나요?둘 사이에 차이가 큰 가요? 코랩 파이썬이 3.12로 업그레이드 되어서 설치가 잘 되지 않습니다.mmcv-full 설치에서 텍스트 입력 칸이 생기고 여기서 진행이 안됩니다.

챌린지 시작일에 바빠서 확인이 늦었습니다. 강의 수강 쿠폰 다시 발급 가능할까요?인프런이 익숙치 않아 강의와 챌린지를 동일하게 생각하고 있었습니다.'대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!' 도 같은 문제로 강의를 못 듣고 있습니다. 번거로우시겠지만 재 발급 부탁드립니다.

안녕하세요. 해당 강의 잘 들었습니다.예측치의 정확도에 대한 의견을 여쭈어보고 싶습니다.강의에서 보면 AI에서 90%가 넘으면 정확도가 높은거라고 하셨지만. 시계열 데이터의 특성상 7일후의 데이터를 예측하지 않고, 오늘 주가를 그냥 사용해도 정확도를 계산해 보면 90%가 넘는 경우가 많습니다.예를 들어 경제 지표로 학습을 수행하지 않고도, +7일후의 예측값에 오늘 주가를 넣어 Accuracy를 구해 보면, 오라클의 경우 97%가 나옵니다. 반면 Transformer를 이용하여 학습한 경우 정확도가 94%입니다.이런 상황이라면 과연 AI의 학습을 통한 주가 예측이 어떤 의미를 가지는지 잘 모르겠습니다.다양한 경제 데이터를 API를 통해 수집하거나 Transformer를 이용하여 학습하는 형태의 기본 골자를 익혀서 좋은 경험이었으나.정확한 주가 예측을 위해 여러가지 개선이 있어야 할것 같습니다.경제 지표와 더불어 주가 데이터를 캔들로 표현하고 급등 패턴을 학습하는 것은 어떻게 생각 하시나요? 현재 다른 예측 프로그램은 어떤 방식을 사용하는지 궁금합니다.

안녕하세요. LLM 챌린지만 신경쓰다가 <대규모 언어 모델, 핵심만 빠르게!>와 <머신러닝, 핵심만 빠르게!>의 쿠폰 등록을 놓치고 말았습니다. 바보같은 실수네요. 다시 등록을 해주실 수 있으실까요? 감사합니다.

섹션 4가 5, 6장인데 실제 6장은 섹션 5에 들어가 있네요 그리고 섹션 5가 7, 8장인데 8장은 커리큘럼에 존재하지 않습니다. 확인 부탁드려요

train_size = int(len(data) * 0.8) train_data = data.iloc[:train_size] test_data = data.iloc[train_size:] 훈련과 테스트 8:2로 잘 나누고for i in range(lookback, len(data_scaled) - forecast_horizon):이렇게 돌리면 그냥 전체 데이터를 학습한거 아닌가요? 결국 안나누고 학습한 것 같은데, 그럼 이 프로젝트는 그냥 데이터를 모두 학습한거죠?LR 버전으로 리팩토링해서 돌려보고 있는데 과적합뜨는 것 보니까 그냥 완전 똑같이 나오더라구요.

안녕하세요 이메일로 강의코드 요청드립니다.roadtoserenity3@gmail.com감사합니다

전자책은 정정 업데이트 해주시는건가요?지금은 안되어 있네요

안녕하세요 강사님, 좋은 강의 감사히 듣고 있습니다. 다름이 아니라, old colab에서 new kaggle로 수정 후 실습을 하는 과정에서 faster rcnn의 mm_faster_rcnn_train_coco_bccd 파일을 실행하고 있었습니다.다음의 코드에서 동일한 에러가 발생합니다.중간에 학습을 하는 코드train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True) 와테스트셋을 평가하는 코드metric = dataset.evaluate(outputs, metric='bbox')를 실행한 결과, 다음의 에러코드가 출력됩니다.--> 314 res.dataset['info'] = copy.deepcopy(self.dataset['info']) 315 res.dataset['images'] = [img for img in self.dataset['images']] 316 KeyError: 'info'제가 열심히 검색하며 추가 조사를 해본 결과,epoch를 기본으로 설정한 12회를 다 돌고 나서 bbox를 evaluate하는 과정에서 에러가 나는 것 같습니다.annotation파일들인 train.json 파일과 test.json파일에 info의 키가 없어서 에러가 발생한 것 같다... 라는 결론에 이르렀는데 강사님께서 보시기에 무엇이 문제인지 궁금하여 질문드립니다.궁극적으로 해결을... 어떻게 할지도 고민이 좀 많이 됩니다.PS. 구글 서치와 챗지피티 프롬프트 질문 결과, 에러의 원인은 mmdetection >= 2.28.0 버전에서 pycocotools 2.0.x 이상을 사용할 때 이 오류가 보인다는 의견이 있었고pycocotools는 내부적으로 딥카피(copy.deepcopy(self.dataset['info']))를 사용하기 때문에, 필드 누락이 바로 Error로 이어지지 않았나... 까지 찾았습니다.