결정트리 질문

=> 위 2개의 데이터로 학습한 모델에서 만약 남자 21세 치킨먹음 이라는 데이터가 들어오면 예측을 뭘로 하기를 원하시는 건지요? 다음 행동을 뭘 할지 예측하고 싶습니다. 똑같은 특성을 가진 사람이어도 다른 행동을 할 것 같은데, 그래도 많은 행동 패턴을 보이는 행동을 예측하고 싶습니다! multi label과는 조금 다른 것 같아서요! input 남자 21세 치킨먹음 -> 이런특성을 가진 사람들이 대부분 "마실 것을 먹음" 확률이 높고 다음에는 "손을 씻음"행동을 확률이 높더라 라는 것을 하고 싶습니다! 결정트리로 접근하는 것은 강사님이 답변주신 내용을 보니 잘못된 접근 방식인 것 같아서요... 강의 외적인 질문 해서 정말 죄송합니다.. 가능하시다면 조언해주시면 정말 감사하겠습니다!

아이템 기반 CF 코드 질문

안녕하세요. 전 답변들도 다 확인했습니다! 자세히 답변해주셔서 감사드립니다! 제가 가지고 있는 rating_matrix_t행렬은 (사진) 위와 같습니다! rating_matrix_t[user_id] 이렇게 해보리면 movie_id로 접근해야하는 값을 user_id로 접근하는 것 아닌가요..?

배깅 질문드립니다!

위에 내용은 5분에서 설명해주셔서 이해했습니다! 근데 중복 데이터로 학습시키면 오버피팅 위험은 없을까요?

추천 시스템 추가 질문

답변을 어디다 올려야할 지 몰라서 둘 다 올립니다! 1. 사용자 기반으로 생각했습니다! 2. 시간 또는 순서로 추천을 생각했습니다! A란 사람이 연속적으로 보는 영화가 추천해줄 사람이랑 비슷하다면 다음 것도 비슷하지 않을까? 하고 제가 추천을 해보고 싶다면 어떻게 해야할까요??(혹시 평점까지 고려도 가능한가요..?)

CF 관련 질문

cosine similarity를 하게 되면 행렬에서 대각행렬(자신과 자신에 유사도를 구한 값)이 가장 높을 것이라고 생각됩니다! argsort를 하면 동일한 값이 많지 않는 한 자기 자신이 무조건 상위에 n개 안에 포함될 것이라고 예상이 됩니다. 제가 보는 코드에서는 대각행렬을 제외하는 코드가 없었던 것 같아서 질문 남겼습니다!

컨텐츠 기반 필터링

질문 답변주신 내용에서 대용양 데이터일 경우 db에 index걸어서 서비스 하신다고 하셨는데, 답변에서 남겨주신 내용을 토대로 한다면 결국 다시 memory에서 계산하는게 아닌가요?? 제가 잘못 이해했으면 죄송합니다ㅠㅠ

컨텐츠 기반 필터링

혹시 DB에 예를 들어 어떤 포맷으로 올리는지 알려주실 수 있을까요? 사용자-아이템을 한다고 하면 모든 사용자와 모든 아이템을 계산해서 record 수는 사용자 수 column 수는 아이템 수로 해서 db에 저장하는걸까요??

ROI pooling

1번 질문에 대해서 제가 그림을 그려봤습니다! 이미지에서와 같이 다른 feature map에 오브젝트가 겹치는 경우는 없나요?? 강사님이 그려주신 그림에서는 한 feature map에 정확히 object들이 들어가는 경우를 그려주셔서(물론 예시로 설명해주셨겠지만) 궁금증이 생겼습니다! 이미지와 같이 겹쳐있을 때는 해당 feature map에서 object를 추출안하고 다른 feature map에서 해당 object를 매핑한다고 보면 될까요?? 2번 질문은 제가 더 공부해보겠습니다! 감사합니다!(사진)

안녕하세요. VPC관련 질문 드립니다.

빠르게 답변해주셔서 감사합니다! 아 사설 IP Address 대역이 정해져 있었군요... 그걸 몰랐습니다.. 강사님께서 자세히 설명해주셔서 이해가 됐습니다!! 정말 감사합니다!

안녕하세요 AWS 관련 질문있습니다.

아 저는 해결했는데 일단 nginx frontend랑 다 확인하셔서 세미클론 있는지 확인하시고 주석으로 필기해놓으신거 있으시면 그거 다 지우고 보내보세요. 음 단순히 말하면 정말 코드만 놓고 넣고 보내면 될거같아요. travis ci에서 빌드는 성공해도 이미지에 nginx 실행할 때 nginx conf파일 형식이 주석(#)이랑 세미클론 이런거 있으면 에러가 발생하더라고요. 제가 해결했을 때 conf파일 수정해서 해결했는데 혹시 해결 되시는지 해보시고 답변 주시면 감사하겠습니다~