Pythonを活用した機械学習ディープラーニング入門

안녕하세요.현재 회사 사무실에서 강의듣고 있는데,일부 폐쇄망입니다.<p style="text-al

안녕하세요.get_dummies 관련 문의드립니다.Feature Engineering 강의 듣다가 문의

안녕하세요.미리보기 강의 수강 후 결제해서 듣고 있는데,미리보기에서 완강했던 강의들이 결제 후에<

지도학습 문제를 비지도 학습으로 바꾸어서 해결할 수도 있나요? 

AI강의중 Best였던것 같습니다. 강의 다 듣고 나서 한가지 궁금한게 생기는데강의

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련

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 데이터

OOP style 부분에서 자꾸 name 'fig' is not defined라고 오류가 나는데 어떻게 해결하나요..?

강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다.케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다.encoder =

"Only instances of keras.Layer can be " 97 f"added to a Sequential model. Received: {layer} " ValueError: Only instances of keras.Laye

쥬피터 노트북에서 crash 강의를 수강하려는데 다운 받은 파일집에는 영상과 다른 00.Table of contaent파일로 존재하는데 어떻게 수강해야하나요?

강의 자료 주피터 안에서 어떻게 여나요?정말 초보라서 잘 모릅니다ㅠㅠ

섹션 7. CNN (Convolutional Neural Network) - 합성곱 신경망 6번째 실습 - 문제 설명 (LeNet 모델 구축 - MNIST 데이터셋 이용)의 끝부분이 one hot encoding인데 다음 7번째 강의는 실습 - FashionMNI

<img src="https://cdn.inflearn.com/public/files/posts/385d751d-f067-4fb0-85ed-2ef4b3b6daa2/스크린샷2024-04-25오후8.02.11.png" alt="스크린샷 202

늘 강의 잘 듣고 있습니다! DBSCAN에서 Radius(R)와 Minimum Neighbor number(M)을 가르쳐주시고 Core, Border 개념을 소개해주셨는데 헷갈리는 부분이 있어 질문 드립니다. pdf 자료를 보며 R에 2unit 이렇게 되어 있는데

(1) Feature scaling 실습 강의를 듣다가 궁금한 점이 있어 질문드립니다! 타이타닉 자료에서 나이에 대한 결측치는 중간값으로 처리하고, Embarked의 경우 drop을 하는 걸로 알려주셨는데요 <span data-name="slightly_smili

타이타닉 탑승자 자료로 Feature scaling을 실습하는 강의에서, heatmap을 그리는 부분을 듣고 있는데요!g=sns.heatmap(df_titanic.corr(numeric_only=True),annot=True,cmap='coolwarm

랜덤포레스트와 그래디언트부스팅 강의에서 마지막에 FEATURE importance를 pd.series로 하는 과정이 나오는데, 그래프를 그리기 전 이 과정이 왜 필요한 건가요? 감사합니다!

feature scaling에서 X_test는 fit_transform이 아니라 transform만 해야한다고 하셨는데요! (logistic regression 실습 18분 부근) 어차피 X_train과 평균과 표준편차가 동일할 거라는 건 이해가 되지만, 미래 값

강의 중에 성별의 경우 성별이라는 COLUMN에 여자는 0, 남자는 1 이런식으로 하면 안 되고 여자 칼럼/남자 칼럼을 나눠줘야 한다고 하셨는데 그 이유가 뭔지 질문 드립니다! 대소관계가 없도록 하는 거라고 하셨는데, 잘 이해가 되지 않아서요! 또 그럼 반대로 o