멀티 헤드 셀프 어텐션에서 Wq, Wk, Wv의 구조 관련 질문

안녕하십니까,후반부 슬라이드가 영상의 몇분 몇초인지 알려 주시겠습니까? 혹시 Multi Head Self Attention 구현 메커니즘 슬라이드를 의미하신다면, Wq, Wk, Wv 각각 별도의 학습 파라미터로 되어 있고, 이를 각각을 이용하여 Q, K, V를 만든 다음에 이들 Q, K, V가 다시 Head 갯수만큼 차원 분할되어 Attention Weight 적용된다는 의미를 반영한 슬라이드 맞습니다.어느 부분에서 제 어떤 이야기가 오해의 소지가 있는지 보다 자세하게 기재해 주시면 좋을 것 같습니다.감사합니다.

Feature importances 를 보여주는 barplot 이 그래프로 안보여져요.

안녕하십니까, 코드가 실습코드와 완전히 똑같나요? 수행하신 실습 코드를 여기에 올려봐 주십시요. 출력 메시지도 함께 올려 주십시요. 감사합니다.

20251212 Kaggle 런타임에 scikit-learn 설치 실패 트러블 슈팅

안녕하십니까, 음, kaggle에서도 scikit learn 다운그레이드가 안되나 보군요. 좋은 대응 방법 감사드립니다. 아래 사항도 같이 참고하면 좋을 것 같습니다. https://inf.run/GZkUK 감사합니다.

타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.

음, 동일한 질문이 두개가 달렸었군요. 아래와 같이 다시 답변드립니다.print('titanic 변수 type:', type(titanic_df) 다음 라인에titanic_df라고 되어 있습니다. 이걸 수행 하셨는데도 안나오는 건지 확인 부탁드립니다. 만약에 안나오면 display(titanic_df) 로 다시 실행해보시고 확인 부탁드립니다.

고양이 이미지가 사라진 것 같아요

안녕하십니까, 앗, 그렇군요. 급한대로 아래에서 다운로드 부탁드립니다. https://raw.githubusercontent.com/chulminkw/CNN_PG_Torch/refs/heads/main/image/033120_HT_covid-cat_feat-1028x579.jpg 알려주셔서 감사합니다.

질문 드립니다.

안녕하십니까, mmdetection이 3.x로 버전업 되면서 training logic 이 영상을 다시 만들어야 할 정도로 많이 변경되었습니다. 현재 mmdetection은 Google Colab에서는 실습을 수행하실 수 없기에 Kaggle 커널을 사용하시라고, 강의에서 안내드리고 있습니다. 섹션 5의 37. mmdetection 실습 환경 및 학습 Config 변경 공지 영상을 참조하시여 Kaggle 커널에서 실습 부탁드립니다. 감사합니다.

계속 csv파일을 폴더로 인식하는 중입니다.

안녕하십니까, 이슈가 해결이 되신건가요? 안되셨으면 다시 글 부탁드립니다. 감사합니다.

타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.

안녕하십니까, 애고, 답변이 살짝 늦었습니다. print('titanic 변수 type:', type(titanic_df) 다음 라인에titanic_df라고 되어 있습니다. 이걸 수행 하셨는데도 안나오는 건지 확인 부탁드립니다. 만약에 안나오면 display(titanic_df) 로 다시 실행해보시고 확인 부탁드립니다. 감사합니다.

쿼리 질문있습니다!!

안녕하십니까, 아래와 같은 이유로 generate_series()를 사용했습니다.연속된 날짜 데이터를 얻기 위해서 굳이 ga_sess 테이블에 group by까지 적용한 부하가 큰 SQL을 사용할 필요는 없습니다. generate_series()를 이용하면 빠르게 해당 집합을 만들 수 있습니다. select date_trunc('day', visit_stime)::dateascurr_datefrom ga_sessgroup by date_trunc('day', visit_stime))데이터의 특성 상 아주 희박하지만, 혹시나 ga_sess에 visit_stime group by visit_stime 시 빠지는 날짜가 발생할 가능성이 있습니다(시스템이 다운되어서 사용자가 아예 안들어오는 기간이라던가)감사합니다

join 관련 질문 (inner join, left join)

안녕하십니까, 어떤 부분이 잘 감이 잡히지 않는지 말씀해 주시면 제가 답변이 좀 더 수월할 것 같습니다만, 먼저 inner join은 두개의 테이블을 조인할 때, 서로 매핑되는 조인키가 없으면 결과를 추출하지 않습니다. 즉 두개의 테이블의 조인키값이 서로 같은 경우에만 조인에 참여할 수 있고 결과를 추출합니다. 하지만 두개의 테이블이 서로 조인키 값이 같지 않더라도(즉 조인에 참여하지 않더라도) 결과를 추출해야 하는 경우가 있습니다. 그래서 SQL에서 left join, right join, full outer join이 만들어지게 됩니다. 그리고 left join은 두개의 테이블이 서로 조인키 값이 같지 않더라도, 조인을 시작하는 테이블, 즉SQL 의 LEFT JOIN 문장의 왼쪽에 있는 테이블을 결과를 여전히 추출해 줍니다. 질문에서 "강사님께서 조인을 선택해서 사용하실때 기준이 있을까요??" 라고 하셨는데, 이게 어떤 의미인지 제가 잘 이해하지 못했습니다. 물리적인 기준은 앞에서 말씀드린대로(그리고 강의에서 말씀드린대로 ) 적용하시면 됩니다. 업무적으로는 주로 Master 테이블(가령 고객, 계좌등)과 다른 테이블을 조인하는데, 조인 키가 없더라도 Master 테이블의 레코드는 여전히 추출해 주는 경우등이 있을 것입니다(예를 들어 고객과 주문 테이블을 조인할 때 주문이 없는 고객이더라도 여전히 고객정보는 추출해 주는 경우등)Left Join이 반드시 부모-자식간의 테이블에만 적용하는 것은 아닙니다. 부모와 자식 테이블간 조인을 하는데, 조인값이 매핑되지 않더라도 부모 테이블의 정보를 추출하는 업무적인 요건들이 많아서 그럴 뿐 해당 경우에만 국한되는 것은 아닙니다. 명확하게 부모-자식 테이블간 조인이 아니어도 left 쪽에 위치한 테이블의 정보를 그대로 유지하려는 경우에 적용될 수 있습니다. 그리고 일반적으로 부모-자식간 관계는 1:M이 가장 많지만, 1:1이 되는 경우도 있습니다. 자식 테이블이지만, 부모 PK 레벨로 단 한건의 고유 데이터가 생성되는 자식 테이블도 있을 수 있습니다. 감사합니다.