마지막 수강 들어가면서 cufflinks 시각화를 다루었는데, 버젼 문제로 그래프가 구현되지 않았습니다. cufflinks 최신 버전(==0.7.13)임에도 말이죠......결국에 제미나이의 도움을 받아, plotly와 버젼이 높은 문제인 것을 알아냈고, pip uninstall plotly cufflinks -y 기존 버젼의 plotly와 cufflinks를 지우고,cufflinks == 0.7.14와 잘 맞는 plotly 4.14.3 버전을 설치해서 마지막까지 그래프를 구현해서 수강을 완강할 수 있었습니다. pip install plotly==4.14.3 cufflinks==0.17.3마지막 위기를 잘 넘겨, 완강할 수 있게되어 좋습니다.

현재 강의 자료는 다운로드 받으면 pdf 파일만 다운로드 됩니다.pdf 파일 내에 자료 소스로 이어지는 링크가 존재하지 않습니다.코랩이나 텐서플로 홈페이지로 이어지는 링크만 있고요...강사님 한번 확인 부탁드려요.

현재 시점에서 fdr.DataReader("AMD", "2015", "2021")에서 "Change"라는 컬럼은 존재하지 않습니다. 강의를 수정요청드려요

url = "https://finance.naver.com/item/sise.nhn?code=352820" pd.read_html(url, encoding='cp949') AttributeError: 'SoupStrainer' object has no attribute 'name'상기와 같이 코드 실행시 에러가 발생합니다..원인을 알려주십시요

섹션2 4번 4강 화면과 설명이 안 맞아요

fdr.StockListing('KRX') JSONDecodeError: Expecting value: line 1 column 1 (char 0)

안녕하세요.현재 회사 사무실에서 강의듣고 있는데,일부 폐쇄망입니다.그래서 Colab에서 실습 시 업로드 할 경우아래 에러가 발생합니다. colab말고 다른방법은 없겟죠?A network error occurred and the request could not be completed. GapiError: A network error occurred and the request could not be completed.

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? 

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

지도학습 문제를 비지도 학습으로 바꾸어서 해결할 수도 있나요? 

안녕하세요,Part 3, 4 (Chap 12 - 18) 강의가 보이지 않는데 추후 업로드 예정일까요?

 df_item_info = pd.concat(result.tolist())df_item_info = df_item_info.reset_index()df_item_info["종목코드"] = df["종목코드"]7분 40초경 강의의 위 코드 실행시 InvalidIndexError Traceback (most recent call last) Cell In[49], line 6 1 # result를 list로 만들고 concat을 통해 DataFrame으로 만듭니다. 2 # concat으로 데이터프레임을 합쳐줄때는 리스트 형태로 각 데이터프레임을 넣어주어야 합니다. 3 # result_valid = result[result.notnull()] # 또는: result.dropna() 4 # df_item_info = pd.concat(result_valid.tolist(), ignore_index=True) ----> 6 df_item_info = pd.concat(result.tolist()) 7 df_item_info = df_item_info.reset_index() 8 df_item_info["종목코드"] = df["종목코드"] File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:395, in concat(objs, axis, join, ignore_index, keys, levels, names, verify_integrity, sort, copy) 380 copy = False 382 op = _Concatenator( 383 objs, 384 axis=axis, (...) 392 sort=sort, 393 ) --> 395 return op.get_result() File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py:680, in _Concatenator.get_result(self) 678 obj_labels = obj.axes[1 - ax] 679 if not new_labels.equals(obj_labels): --> 680 indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) 682 mgrs_indexers.append((obj._mgr, indexers)) 684 new_data = concatenate_managers( 685 mgrs_indexers, self.new_axes, concat_axis=self.bm_axis, copy=self.copy 686 ) File ~\anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py:3885, in Index.get_indexer(self, target, method, limit, tolerance) 3882 self._check_indexing_method(method, limit, tolerance) 3884 if not self._index_as_unique: -> 3885 raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) 3887 if len(target) == 0: 3888 return np.array([], dtype=np.intp) InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects위와 같이 오류가 납니다.OUTPUT 파일 이용해서 실행했었고 중간에 오류나는것들은 CHATGPT 통해서 해결했는데 위의 오류만큼은 CHATGPT를 통해도 해결이 안되네요.혹시 해결 방법을 알 수 있을까요?  

kaggle data 소개 및 분석에서 실습에 사용되는 train.csv와 test.csv가 블로그에서 알려준 구글 공유 폴더에 들어가도 전혀 보이지가 않습니다. 강의 이후에 삭제된 것 같은데요, Kaggle의 어느 자료인지 알려주시면 kaggle에서 직접 찾아 보도록 하겠읍니다.

AI강의중 Best였던것 같습니다. 강의 다 듣고 나서 한가지 궁금한게 생기는데강의 코딩에는 모두 한 소스코드에서훈련(fit)하고 바로 predict하는 pattern으로 소스가 제공되었습니다. 혹시 훈련(fit)해서 어딘가에 저장해 두었다가 해당 저장내용을 기반으로 특정 필요한 시점에 predict 해서 결과를 사용하고 싶은데 이런 방법이 있을까요? 이 방법이 설명이 간단하지 안다면 책이나 인터넷 사이트라도 추천해 주시면 감사하겠습니다.  

강의 자료 링크로 이동한 캡쳐 입니다. 수십번을 다시 다운받아도 똑같습니다.강의 자료에 csv 파일 자체가 없습니다. ㅠㅠ확인해주세요~~!!

winequality.csv 라는 수업자료가 없는데... 어떻게 해야하나요?

mac 환경 설정 하려고 하는데 커널 설정하라는데 둘중에 뭘 선택해야 하나요?

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요. =tree.plottree(clf, feature_names=iris.feature_names, class_names=iris.traget_names, filled=True)이부분에서 iris.target_names을 numpy.ndarray배열로 인식하고 리스트로 인식을 안한다고 해서 에러가 뜹니당...ㅎ scikit=learn이 업데이트 된 거 같아요

안녕하세요 강사님.제목의 강의 중에서 depth_first 함수의 동작이 궁금하여 기본 코드에서 "2.코드 변경"과 같이 print 문을 추가 하여 분석 중 "3. 실행결과"와 같이 출력 되는 것을 확인 하였습니다.질문Node(3) 출력하기 전에 s-yield가 한번 출력 되어야 할 것 같은데 두 번 출력에 대한 해석이 안됩니다.f-yield Node(3) s-yield Node(1) Node(3) s-yield Node(0) Node(3) Node(3)@@추가질문을 올려 놓고 고민 하다 보니 Node(1).depth_first() 함수가 한번만 호출 된다고 생각했는데.프로그램이 종료 될 때 까지 총 4번이 호출 되면 말이 되는 듯 한데.. 추측한 시나리오가 맞는지요?Node(1).depth_first() : next(Node(1)) 4번 호출Node(3).depth_first() : next(Node(3)) 2번 호출Node(4).depth_first() : next(Node(4)) 2번 호출Node(2).depth_first() : next(Node(2)) 3번 호출Node(5).depth_first() : next(Node(5)) 2번 호출 코드 변경 def depth_first(self): print("f-yield",self) yield self print("f-next",self) for c in self: for x in c.depth_first(): print("s-yield",self,x) yield x print("s-next",self,x)실행 결과f-yield Node(0) Node(0) f-next Node(0) f-yield Node(1) s-yield Node(0) Node(1) Node(1) s-next Node(0) Node(1) f-next Node(1) f-yield Node(3) s-yield Node(1) Node(3) s-yield Node(0) Node(3) Node(3) s-next Node(0) Node(3) s-next Node(1) Node(3) f-next Node(3) f-yield Node(4) s-yield Node(1) Node(4) s-yield Node(0) Node(4) Node(4) s-next Node(0) Node(4) s-next Node(1) Node(4) f-next Node(4) f-yield Node(2) s-yield Node(0) Node(2) Node(2) s-next Node(0) Node(2) f-next Node(2) f-yield Node(5) s-yield Node(2) Node(5) s-yield Node(0) Node(5) Node(5) s-next Node(0) Node(5) s-next Node(2) Node(5) f-next Node(5)

안녕하세요. feature scaling 부분에그래프 예시 (before, after) 에 표준정규화를 거치면 분포가 다 같아지는것처럼 그려졌는데각각 다른 분포를 가진 데이터들이 전부 같은 분포로 바뀌게 되면 서로 다른 데이터의 의미자체를 잃어버리는것 아닌가요? 감사합니다.