nexthumans
@nexthumans
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현재 대기업 중심으로 아래와 같은 프로젝트의 개발책임 및 컨설팅을 맡고 있습니다. 현역^^입니다.
더불어, 고려대 대학원에서 인공지능 관련 겸임교수로도 활동하고 있습니다.
저의 목표는 실전에 바로 써먹을 수 있는 현장감 있는 프로그래밍 기술입니다. 앞으로 많은 여러분과 함께 재미난 수업 만들어 나가고 싶습니다.
엔터프라이즈 인공지능 구조 및 서비스 설계
머신러닝 서비스 구현
벡엔드 서비스 개발
클라우드(Azure) Databricks, ETL, Fabric 등 각종 클라우드 환경에서의 데이터베이스 구축 및 서비스 개발
Khóa học
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- Học Spark thực tế qua các ví dụ - Phần 1
16198353077
·
Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khaiLàm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai- Học Spark thực tế qua các ví dụ - Phần 1
- Tạo OCR thực sự hiệu quả trong thực tế như thế này.
devshin91
·
Làm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khaiLàm chủ tất tần tật về phát hiện bất thường bằng computer vision, từ phát triển đến triển khai
Bài viết
Hỏi & Đáp
강의 자료 및 코드 수령
네, 알겠습니다~ 열공하세요~
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11강 파티션 이해하기 부분이 미완성강의네요
강의 인코딩시 문제가 있었는지 처음 보고 받았습니다.내용 확인해 보니 업로드 강의 인코딩시 에러가 있었던 것 같네요. 뒤늦게라도 이런 오류가 있었는지 확인해 주셔서 고맙습니다. 11강은 재업로드를 하여 조치하였습니다. 현재 인코딩 중으로 확인되니, 곧 강의가 정상적으로 플레이 될 것입니다. 불편을 드려 죄송합니다.
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11강 파티션 이해하기 부분이 미완성강의네요
미완성일 리가 있나요^^인프런 플랫폼 이상일 수 있을 것 같아요. 확인후 조치할 수 있도록 하겠습니다. 많이 불편하시겠지만 외부에서 확인이 즉시 힘든점 양해부탁드립니다.
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Hỏi & Đáp
질문있습니다.
네^^ 전혀 상관없습니다 열공하세요~
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Hỏi & Đáp
강의 코드 요청 및 질문
강의에 적용된 모델은 "정상/붕량'을 이진 분류하는 구조로 설계되어 있어, "이 샘플이 이상하다/아니다"를 판단합니다.질문 하신 것처럼 불량영역을 박스(ROI)로 표시하려면, 분류 모델이 아니라,Object Detection(객체 탐지) 모델(예, YOLO, Faster R-CNN 계열)이나Segmentation(분할)기반 불량 영역 탐지 모델(예: U-Net 계열, anomaly segmentation)으로 설계를 바꾸고, 각 불량 영역에 대해 Bounding Box나 마스크 라벨을 다시 구축하는 작업이 필요해요.만약 추가 라벨링 없이 '대략적인 불량 위치'를 보고 싶은 것이라면,현재 분류 모델의 feature map 을 활용한Grad-CAM / Class Activation Map(CAM) 과 같은 기법으로 heatmap 형태의 시각화는 비교적 빠르게 검토가 가능해요. 다만, 이 방식은 정확한 박스 표시라기보다는 '의심 구역 강조'에 가까워요.도움이 되었길 바랍니다. 강의코드는 이메일로 보내드렸습니다. 열공하세요~
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수업 자료 요청입니다
이메일로 메일 한 통 보내주세요~ 바로 보내드리도록 할게요.
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end point 생성 관련 질문드립니다!
"패치 업데이트 강의" 섹션을 추가해서 해당 질문에 대한 대처방법을 올려두었습니다.앞선 답변이 부족하면 영상을 참고하시기 바랍니다. 그럼 열공하세요~
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체험 계정에서는 End-point 생성이 안 되는걸까요?
"패치 업데이트 강의" 섹션을 추가해서 해당 질문에 대한 대처방법을 올려두었습니다.앞선 답변이 부족하면 영상을 참고하시기 바랍니다. 그럼 열공하세요~
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end point 생성 관련 질문드립니다!
원인을 파악했습니다.Databricks 측에서 기존의 legacy serving 을 없애고 새롭게 Mosaic AI Model Serving 으로 정책을 바꾸면서, 사용자의 ML/DL 모델은 물론, LLM 모델들을 한 곳에서 모두 Serverless Model Serving 을 하도록 해 놓았네요.찾아보니, 기존에 serving 으로 올려놓은 모델들이 run_id 가 그대로 살아 있음에도 불구하고 endpoint 를 종전처럼 이용할 수 없게 바꾸어 놓았습니다. 아쉬운 점은 Mosaic AI Model Serving 이 유료라는 점이네요.https://www.databricks.com/product/pricing/model-serving 그렇기에 유료 계정으로 사용하고 있으니 create endpoint 가 동작하지 않을 거예요. pricing 을 확인해 보면 비용은 매우 저렴한 편이라 학습용으로 약간 이용하는 수준이라면 부담은 없을 것으로 보여요. serverless serving 이 특징이다보니, create endpoint 를 누르면 container 레지스트리가 생성되며 REST API로 엔드포인트가 제공되어, 종전보다 훨씬 편하게 모델을 이용할 수 있다는 점이 가장 큰 장점입니다.
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end point 생성 관련 질문드립니다!
데이터브릭스가 업데이트되면서 발생하는 현상인것 같은데요, 확인해보고 연락드리도록 할게요~
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