HOST CPU 자료를 받으려면?

안녕하십니까, 네, 저는 OS 에서 제공하는 CPU 정보를 이용합니다. 주로 sar나 vmstat을 이용하고, top이 지원되면 top도 활용합니다. 자료로 사용할 때는 sar는 vmstat, 좀 더 상세하게 process 별로 모니터링을 할 때는 top도 봅니다. 감사합니다.

instacart market basket analysis

안녕하십니까, 해결이 되었다니 다행입니다. 감사합니다.

EmailStr + max_length=40 같은 경우 질문

안녕하십니까,질문을 제대로 이해했는지 잘 모르겠습니다만, Pydantic으로 Form Validation 적용 시 검증 오류가 발생할 때 422 Status 와 Json 형식으로 일괄 오류 메시지 출력이 되는 것을 Custom 오류 메시지로 변경하시는 것을 원하시는 걸로 간주하고 말씀드리겠습니다.섹션 14를 보시면 FastAPI Exception Handler 섹션이 있습니다. 해당 섹션에는 Custom Error Handling을 어떻게 수행하며, Pydantic 검증 오류인 RequestValidationError를 어떻게 Custom Error 로 변환하는지에 대한 내용이 수록되었습니다.먼저 해당 강의를 들으시고, 원하시는 부분이 아니면 다시 글 부탁드립니다추가적으로, Exception Handler 강의에서도 말씀드리는데 Pydantic과 FastAPI가 너무 강하게(?) 결합되어 있어서 세부적인 검증 오류별로 오류 메시지를 구분하여 출력하기가 어려운 부분이 있습니다.예를 들어 고객 정보 Form에서 email 체크와 이름 문자열 길이 체크와 같은 validation들이 있다고 할때 Form 에서 email 체크와 문자열 길이 체크 중에 뭔가 잘못되면 Custom Error Message Handler를 이용하여 Custom 메시지를 만들어 낼수 있습니다. 근데 정확하게 email 체크가 문제인지, 문자열 길이 체크가 문제인지를 찾아서 정확한 오류 메시지를 custom message에 담아 주려면 RequestValidationError의 Json message를 Parsing해서 원하는 부분 매핑을 시켜준 다음에 Custom Error Message를 만들어 줘야 합니다. 해당 부분은 제가 강의에서 수록하지는 않았지만, 강의를 들으신다면 어떻게 해야 할지 감이 오실겁니다.먼저 강의를 들으시고, 더 필요하시면 다시 질문 부탁드립니다.감사합니다.

혹시 다음강의는 어떤걸로 준비중이신가요?>

안녕하십니까, 오, 제 강의를 사랑해 주셔서 넘 감사드립니다. 다음 강의는 아직 고려 중입니다만, 아마도 Object Detection 을 직접 구현하는 강의를 출시하려고 구상중입니다. 감사합니다.

Sequential을 이용하여 모델 만들기

안녕하십니까, Sequential 이용하여 모델 만들기는 Pytorch_Framework_02.ipynb 파일에 있습니다. 해당 실습 코드를 다시 확인해 보시고, 여전히 없으시면 다시 실습코드를 다운로드 받으셔서 확인 부탁드립니다. 감사합니다.

강의관련 질문

안녕하십니까, 아이고, 강의 칭찬해 주셔서 넘 감사합니다. 근데, 목표로 하시는 부분에 대해서 딱 맞는 제 강의가 없을 것 같습니다. 제 생각엔 4개 GPU 서버를 분할해서 ML 아키텍처를 만들기 위해서 강의를 들으실 필요는 없을 것 같습니다만 아마도 MLOps와 관련된 전체적인 강의를 찾으시는 것 같은데, 아쉽게도 제 강의 중 MLOps만을 다루는 강의는 없습니다. 감사합니다.

협업 필터링 방식에 대한 질문이 있습니다.

안녕하십니까, 네, 꼭 사용자- 평점 데이터일 필요는 없습니다. 사용자의 행동을 나타내는 click이나 view 또는 구매건수 를 적용하셔도 됩니다. 감사합니다.

안녕하세요. 튜닝핵심가이드강의 관련해서 여쭤보고 싶어서 남깁니다.

안녕하십니까아쉽게도 해당 강의는 쿼리 튜닝이 아니라 오라클 인스턴스 튜닝 관련이라 실행계획과는 큰 관계가 없습니다관심가져주셔서 감사합니다

Table의 상태(Stateful) 관리 질문

안녕하십니까, 음, 그렇게 결과가 나오면 안됩니다. Table은 고유 key값으로 가장 최신이 나와야 합니다. 어떻게 Docker를 구성하셨는지 제가 알수가 없으므로, 강의 실습 환경과 동일하게 VM으로 구성해 주십시요. 먼저 강의를 실습대로 따라 해보신 다음에, 자신감이 생기시면 그때 Docker를 이용해서 테스트 해보셨으면 합니다. 감사합니다.

ROC-AUC와 F1-max, 어떤게 FN에 반응이 빠른가?

안녕하십니까, 해당 질문이 본 강의에서 다루고 있는 내용은 아닌 것 같습니다. 암튼abnomaly detection에서 ROCAUC 역시 잘 사용되는 평가지표 입니다. 먼저 질문하신 내용중에TN이 압도적으로 많은데 ROC-AUC에서 FN 비율이 높아져도 FP비율이 낮다면, 여전히 ROC-AUC에서는 높은 성능을 보인다 생각했다는 의미가 무엇인지요?그리고 ROC-AUC에서 TN이 사용되지 않는 의미가 무엇인지요? FPR에서 TN이 사용됩니다. 제 생각엔 TN의 영향력을 줄이는 평가 지표를 찾으시는게 질문의 요지 인것 같습니다만, 그렇다면 PR-AUC 를 적용해보시면 어떨까 싶습니다. 요즘은 anomaly detection에 ROC-AUC와 PR-AUC를 함께 평가하기도 합니다. PR-AUC 는 아래 URL에 잘 설명이 되어 있으니 한번 참조하시면 좋을 것 같습니다. 감사합니다https://data-minggeul.tistory.com/10