numpy, pandas

안녕하십니까, numpy, pandas가 익숙하지 않으셔도, 먼저 강의를 계속 들어보시고 따라해보시기를 권장 드립니다. 그러다가 numpy에 대한 시간 투자를 하셔야 겠다고 생각이 되시면 제 강의 파이썬 머신러닝 완벽 가이드의 섹션 2 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해에서 numpy와 pandas 강의가 미리보기로 열려 있으니 numpy 부분만 먼저 학습해 보시면 좋을 것 같습니다. 별도의 s/w 설치 없이 kaggle kernel에서 numpy 실습 코드를 돌려 보시면 됩니다. pandas는 강의 후반부쯤 나오니 그때가서 pandas를 학습해 보시는 것도 좋을 것 같습니다. 감사합니다.

학습 방법 질문입니다.

안녕하십니까, 본 강의가 CNN 에 대한 어느 정도 이해가 있는 걸로 간주하고 이론이 진행됩니다. 제 CNN 완벽 가이드 강의가 있지만, 이게 강의 시간이 만만치 않아서 시간이 오래 소모 되실 수 있습니다. 제 생각엔 이론이 어려우시면 바로 실습 과정 부터 수행해 보시면 어떨까 싶습니다. 근데 실습 부분이 큰 그림이 안 그려지신다는 건지요?실습은 Object Detection 이론을 자세히 몰라도 가능하십니다(개략적인 부분 정도만 아셔도 됩니다) 실습에서 큰 그림이 안 그려지신다면 CNN이나 Object Detection 이해 보다는 딥러닝 기반 에 대한 이해, 예를 들어 pretrained model 활용, checkpoint 등에 대한 부분 이해가 안되셔서 그런 건지요? 만약에 그렇다면 일단 실습을 따라해 보시고, pretrained model 등에 대한 것은 인터넷을 찾아보시거나, 여기에 질문을 올려 주시면 좋을 것 같습니다. 그게 아니고 다른 측면에서 실습이 이해가 안되신다면 다시 글 부탁드립니다. 감사합니다.

문자열 포맷팅

안녕하십니까, {0} 은 format() 함수의 첫번째 인자 즉 array1.ndim, {1}은 두번째 인자 array2.ndim, {2}는 세번째 인자인 array3.ndim을 의미합니다. 그리고 실습 코드에서 {:0}, {:1}, {:2}는 제가 실수로 잘못된 포맷팅을 지정한 것입니다. 동작은 하는데 콜론이 빠지는게 맞습니다. 감사합니다.

debezium source connector에서 `poll.interval.ms` 파라미터

안녕하십니까, poll.interval.ms는 connector가 source db로 부터 새로운 데이터를 읽어 들이기 위해서 대기하는 시간입니다. source db의 변경사항을 읽어 들이는 주기라고 생각하시면 됩니다. 감사합니다.

uvicorn으로 로컬서버 올렸으나 사내 타 컴퓨터에서 접속이 안됨

안녕하십니까, 오 해결이 되었다니 다행입니다.

자문자답) 수강 시작 전에 아나콘다 버전을 강의와 맞추면 즐강

안녕하십니까, 오, 이런 방법이 있었군요. 저도 잘 활용하겠습니다. 소중한 정보 감사드립니다.

Boston 코랩 실습

안녕하십니까, 본 강의의 실습 환경은 Kaggle 커널입니다. Colab에서 실습코드 전체가 테스트 되지 않았으므로 Kaggle 커널을 이용해 주십시요. 만약에 Colab을 쓰시겠다면 아래와 같이 Boston 데이터 세트를 파일로 받으신 뒤에 DataFrame으로 생성하시면 될 것 같습니다. !wget -O boston_price.csv https://raw.githubusercontent.com/chulminkw/CNN_PG_Torch/refs/heads/main/data/boston_house_price.csvimport pandas as pdimport numpy as npboston_df = pd.read_csv('./boston_price.csv')boston_df.head() 코랩에 익숙하시더라도, 실습코드가 Kaggle에서 테스트 되었으므로 Kaggle 사용을 부탁드립니다. 감사합니다.

섹션 10 관련 강의자료

안녕하십니까, 해당 강의는 제가 잘못 올렸군요. 일단 올리면 삭제가 안되어서 놔두었는데, 인프런측에 요청해서 삭제하도록 하겠습니다. 감사합니다.

머신러닝 백엔드 강좌 언제나오나요?

안녕하십니까, 관심 가져 주셔서 감사합니다. FastAPI 후속 강의는 시간이 더 걸릴 것 같습니다. 처음 예상했던 것보다 다른 일정때문에 일정이 뒤로 많이 밀려야 할 것 같습니다. 올해안에 힘들 수도 있을 것 같습니다. 감사합니다.

db connect

안녕하십니까,요즘 업무가 많이 밀려서 답변이 좀 늦었습니다. 잘 듣고 계시다니, 저도 기쁘군요.아래의 인프런 AI 인턴 답변에서도 확인하실 수 있지만, ORM을 사용할 경우에는 SQL을 포함한 DB Connection 호출하는 연관 코드를 감춰버리기 때문에 파이썬 객체와 DB 간의 Connection이 매핑되어 이러한 역할을 수행할 수 있는 기능이 필요한데 이러한 역할을 Session 객체가 수행합니다.예를 들어 session.add(user) 하게 되면 user 객체의 정보를 매핑된 User Table에 insert 하는 쿼리를 생성하고 수행하게 됩니다. session.commit()하게 되면 transaction을 commit하여 DB에 기록되게 합니다. Session은 ORM을 사용할 때 이용되므로 sessionmaker 역시 ORM 사용 시에만 활용됩니다. 본 강의에서는 ORM을 사용하지 않으므로 sessionmaker가 필요하지 않습니다.감사합니다.