dooleyz3525
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cvat.ai 보안 수준이 궁금합니다
안녕하십니까, 보안에 관련해서는 저도 확실한 대답을 드리기는 어렵군요. 하지만, 아무래도 클라우드로 올라간다면, 100% 유출 방지를 확신하기는 어려울 것으로 보입니다. 데이터를, 이용하시는 AWS S3에 놓고, 사용하는 옵션도 지원하고 있군요. 하지만 정말 유출이 되서는 안되는 중요한 자료라면 적용이 어려울 것 같습니다. 내부 회사 정책을 다시 한번 고려해보시고 결정하시면 어떨까 싶습니다.감사합니다.
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Toad for Oracle Trial 버전을 지원하지 않는것으로 보입니다.
안녕하십니까, 음, 이제 Toad trial을 한국에서 사용하지 못하게 막은 모양이군요. Toad 대신 SQL Developer 설치 가이드가 다다음 영상이 있으니 이걸 사용하셔야 할 것 같습니다. SQLDeveloper로 충분히 강의 실습이 되니, 이걸 설치하시고, 아마 섹션 9에서 AWR Report를 Toad에서 쉽게 만드는데, 이것만 수동으로 report를 만들어야 할 것 같습니다(만드는 방법은 강의에서 설명 드립니다)감사합니다.
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Embedding 모델 fine tuning 관련 질문
안녕하십니까, 오, 제 강의를 이전에 많이 선택해 주셨군요. 감사드립니다.명절 후유증(?)으로 몸이 좀 안좋아서 답변이 늦었습니다.예시로 들어주신 BERT 모델은 RAG 구현 중 리트리버에 해당한다고 이해하면 될지요?=> BERT 모델 같은 Embedding 모델 + 벡터 인덱스(Vector DB등)는 리트리버에 해당합니다BERT 모델을 fine tuning 하고자 한다면 pre trained 모델의 tokenizer 와 model 둘 다 불러온 후, tokenizer 의 vocab 에 mapping 되어 있는 token 들을 ids 토시하나 틀리지 않고 있는 그대로 사용하되, 사내 내부 용어만 이후 ids 에 추가해서 사용하고, model 에 몇 개의 추가 layer 를 쌓아서 fine tuning 한다면, 처음부터 학습시키는 것보다 좀 더 효율/효과적인 방안이 될 수 있을지.... 도 궁금합니다.=> 제가 RAG 전문가가 아니어서 제대로된 답변은 아닐 수 있지만, RAG 성능 개선은 모델 자체보다는 효율적인 내부 용어 구조화와 적절한 검색 전략이 더 먼저일 것 같습니다(RAG도 본질적으로는 검색이 핵심이라고 생각합니다)사내에서 사용되는 전문용어 사전집(약어와 이에 대한 상세한 설명)을 만들고 이를 vector db에 등록 시키거나, 이를 chunk할 문서에서 기술해 주는 방법이 있습니다(예를 들어 oms 같은 것을 풀어서 oms: order management system 으로 풀어서 다시 문서 내에 기술)현대 언어 모델(BERT 포함)은 서브워드 기반의 Tokenization을 적용하기 때문에 낯선 단어라도 효율적으로 쪼개서 embedding화 시킬 수 있습니다(서브워드 토큰화는 섹션 7에서 설명드립니다)사내에서 사용되는 전문 단어라도 unknown으로 빠질 확률은 크지 않습니다. 강의에서 배운 내용으로 전문 단어가 어떻게 토큰화 되는지 확인해 보실 수 있습니다.그리고 보다 효율적인 chunking 전략들을 적용해 볼 수도 있습니다.물론 기술해 주신대로 모델을 fine tuning하는 방법도 적용을 고려해 볼수 있는데, 노력 대비 성능 향상은 크지 않을 거라 생각됩니다.감사합니다.
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코드에 오타가 있는 것 같습니다
안녕하십니까, 앗 그렇군요. 오타를 찾아주셔서 감사합니다. 제가 설날이라 지방에 있어서 답변이 늦었습니다. 올라가는 대로 코드 다시 확인하겠습니다. 감사합니다.
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코드 오타가 있는것 같습니다.
안녕하십니까, 아, 그렇군요. 찾아 주셔서 감사합니다. 실습 코드 수정 완료 후 업로드 했습니다. 감사합니다.
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캐클 nucleus 챌린지 runpod 실습 코드 에러 질문드립니다.
오, 해결이 되었다니, 다행입니다. 감사합니다. 즐강 하십시요.
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date_part
안녕하십니까, date_part('month', hiredate)의 값은 hiredate의 월에 해당하는 1~12 사이의 숫자가 나옵니다. 그 값 자체가 date 유형이 아닙니다. 'january'와 같은 문자열 출력을 원하시면 date_part()를 사용하지 마시고 hiredate를 to_char()로 to_char(hiredate, 'month') 와 같이 format 변경하시면 됩니다. 감사합니다.
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추론 결과의 Precision(또는 mAP) 평가 방법
안녕하십니까, 학습 데이터 전체를 학습에 사용하지 마시고, 일부 데이터는 별도로 검증용이나 테스트용으로 분리해 놓으시면, 나중에 학습된 모델에 이 검증용/테스트용 데이트를 추론해서 precision score등으로 성능을 판단하시면 됩니다. 감사합니다.
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mmdetection mask rcnn inferenct 실습 시 runpod 템플릿 관해서 질문드립니다.
안녕하십니까, 벌써 막바지라니, 수고 많으셨습니다. mmdetection v2 template를 사용하시면 됩니다. 감사합니다.
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넘파이 오류
안녕하십니까, 먼저 아래를 수행하셔서 현재 설치된 numpy 버전을 알 수 있을까요?import numpy as npprint(np.__version__) 감사합니다.
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