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안녕하세요. 좋은 컨텐츠 제작해주셔서 감사합니다. 다만 저는 Data / Task / Code / Discussion 등의 탭이아니고 Data Card / Code / Discussion / Suggestions 라는 내용으로 나오는데 Task 메뉴를 찾으려면 혹시 어떻게해야할까요?

주관식은 사람이 채점하나요? 영어답을 한글로 쓰거나 띄어쓰기를 다르게 하거나 등등 정답을 써도 오답이 되는 경우가 있나요?

😮. 좋은 강의 감사. CNN에서 합성곱이 무엇을 말하는지. 무엇을 합성곱하는지. CNN처리중 어디부분에 해당하는지. 궁금합니다. CNN에서 합성곱의 역할 및 원리를 알고 싶네요. 이것에 대해자세히 설명한 저료를 찾아 볼 수 없네요.

고등학생입니다..Prophet으로 은퇴자 수도 반영하면서 국민연금 적립금 추이도 예측할 수 있을까요?

실기는 어떻게 공부하나요?

선생님, 두 컬럼의 표준편차의 차이를 구하라고 하면 절대값을 씌워주나요?

그냥 스크립트 작성하고 제출 누르기만 하면 되는 건가요? csv파일을 따로 제출하는 게 아니라? 그 과정이 눈으로 보이지 않으니 헷갈려요.. 직접해봐도 제출이 되었다 뜨긴하지만, 제대로 제출한 건지 모르겠어요ㅜㅜ

안녕하세요? 선생님 알려주신 저는 논문을 쓸 때에 R로 작업을 많이 하여 빅데이터 분석기사 준비를 R언어로 준비하고 있습니다. 이 영상 게시가 2021.11.16.이었으나, 지금은 2024.06이라 바뀐 작업형 1, 2, 3 유형으로 계속 update가 되고 있어서 많은 도움이 되고 있습니다. 그런데 이전 영상에는 Data, Tasks, Code, Discussion, Activity, ... Download, New Notebook 형태로 되어 있으나, 현재는 Data Card, Code (1441), Discussion (37), Suggestions (0)로 되어 있어 강의 영상대로 Tasks에서 원하는 R 작업형을 선택하고 난 뒤 클릭하면 Notebook 창이 자동으로 실행되며, R코드로 볼 수 있었습니다. 그러나 지금은 kaggle 링크로 접속하여 View More를 클릭하면 작업 1, 2, 3 유형으로 구분됩니다. 그 이후 과정을 예를 들어 보면 작업형3 updated 2024.06 로지스틱 회귀2: 파이썬 링크, R 링크 위처럼 나타납니다. 이때 R 링크를 클릭하면 Notebook 창이 뜹니다. 그려나 Notebook에 코드가 입력되지 않아서 내용 그대로 코드를 복사하여, R Studio에 붙여넣기하여 실습하고 있습니다. 선생님, 가능하시면 최신 버전으로 강의를 편성하여 방송해 주시면 감사하겠습니다. ^_-^..

지금은 문제는 제공해주지 않네요.. ^^;;

80세 이상의 f5컬럼 평균은 이전 단계(f5 칼럼 기준으로 상위 10개 데이터 구하시오)에서 일괄적으로 대체했던 91.297791 인것 같습니다. 'age'컬럼에서 80 이상인 데이터 중에서 'f5 컬럼 평균값 구하는게 의미가 없는 문제로 문제가 잘못된 것 같아요

선생님 영상 말미에 MAE를 줄이기 위한 팁들은 파이썬을 배우고 난 후 다룬다고 하셨는데 혹시 이러한 내용을 다루신 동영상이 있으신가요?

마지막에 print(len(data['qsec']>0.5)) 이코드는 왜 다른 결과를 출력하는건가요?

궁금했던 내용을 깔끔하게 알려주셔서 정말 감사합니다! 큰 도움이 될 것 같아요:)

먼저 좋은 강의 감사합니다.. 그런데 소숫점이 있는 나이는 floor() 보다는 trunc() 가 맞지 않을 까요?

안녕하세요! HRD 직무로 취업을 희망하는 취준생입니다^^ 대학교 교육 운영에서 기업 교육으로 넘어간다는게 갈피를 잡기 어려웠는데 영상을 통해 정말 많이 깨닫고 배웠습니다^^ HRD 직무 취업을 희망하는 취준생분들 꼭! 보셨으면 좋겠습니다. 유익한 영상 감사합니다!

개발자(프로그래머)에게도 필요한 자격증일까요?

혹시 저기에서 마지막에 sum 이 아닌 count를 쓰면 안되나요?

저도 둘다 쓰는데 정말 맞는 평가입니다. 클로드가 문장을 정말 잘써요. 신기할 지경입니다.gpt는 코드 작성에 더 좋고 웹검색기능이 있어서 좋아요 ㅎㅎ

영상 보면서 실기 준비해보려 하는데, 혹시 실기 쪽도 참고서를 보면서 하는 게 큰 도움이되는지, 된다면 추천하시는 책이 있는지 여쭤봐도 될까요 :)

안 좋은 영상 시청을 막는 프로그램을 만들려는데 유해한 이미지 (porno)를 판단하는 라이브러리가 있을까요? 야한 영상을 캡쳐해서 이미지들을 만들고 학습 시켜야 되는건지 ? 방법을 잘 모르겠습니다

최고👍👍👍 발표 잘들었습니다😊 5년동안 스터디 유지하기 쉽지 않은데 대단하십니다.. 앞으로 스터디를 열게되면 많은 참고가 될 것 같습니다. 감사합니다!!

클로드3 너무 잘해요😊 GPT가 영원한 일인자 일 줄 알았는데.. 대단하네요

아이펠(www.aiffel.io/) 과 함께 실험/제작 하였습니다. :)

좋은 내용 감사합니다😀

또 한가기 여쭙고 싶은게요 accuracy 를 높히며련 방대한 데이터가 필요할텐데요 그리고 이런 데이터를 학습 시키려면 집에서 쓰는(비싼 PC라고해도)한계가 있고요 AWS나 해외 고사양이 GPU 서버를 하루라도 사용 한다고 해도 비용이 만만치 않습니다. 이런 부분은 어떻게 해결 하셨는지요?

안녕하세요? 먼저 좋은 정보 감사합니다. 40대 후반의 개발자 입니다. 저도 회사외에 여러 서비스를 개발 하고 서비스 해본 경험이 있습니다. 대략적으로 어떻게 개발 하셨는지 대략 파악이 되고요 정말 좋은 정보 이신거 같습니다. 저도 약 4년 전에 책과 인터넷 강의를 통해 딥러닝을 이해 하고 실제 개발도 해봤는데요 물론 텐서플로우에서 지원은 하지만요 저의 가장큰 문제는 1.서비스의목표 2.학습데이터의 전처리 3.학습데이터의 저장 및 불러오기(텐서플로우에서 지원하지만요) 4.그리고 원하는 방향으로 제대로 흘러갔는지 검증 이게 제일 어려운거 같습니다. 개인적으로 유투부에 여러 딥러닝 강좌가 있긴 합니다만 대부분 쓸모 없는 정보가 많은거 같습니다. 괜찮으시다면 앞으로 종종 여쭤봐도 될까요?

키보드 뭐 쓰시나요? 탐나네요

안녕하십니까 빅분기 연습중인데 path에 파일이 없는거 같아서요 ㅠㅠ

감사합니다. 많은 도움 되었습니다.~~

감사합니다. 잘 봤습니다.!

유익한 영상이었습니다. 감사합니다.!

강의 잘 보고 갑니다. 감사합니다.!

좋은 영상 감사합니다.! 많은 도움 되었습니다.

감사합니다. 새해 복많이 받으세요!

감사합니다.!

감사합니다.!!

감사합니다.!

많은 도움 되었습니다. 감사합니다.!

감사합니다.!

좋은 강의 감사합니다.~~

퇴근후 딴짓님 정말 감사 드립니다. 정말 가뭄속에 단비처럼 유튜브 강의 듣고 Big Data Certification KR에서 문제 다 풀고 해서 합격(재수) 했습니다. 풀이해주신 문제은행 없었으면 그냥 떨어졌을 것 같다는 생각을 했습니다. 정말 감사 드립니다. 이제 ADP 필기 준비해 보려고 합니다.

안녕하세요! 지나가다 발견한 머신러닝 엔지니어입니다! 제가 딱 원하는 서비스를 만드셔서 정말 부럽네요!! 저도 챗봇을 이용한 개발을 만드려고 하는데 몇가지 질문 드려도 될까요?? 1. fastAPI로 개발하셨던데 다른 bentoml이나 flask를 사용하지 않은 이유가 있을까요?? 2. 서버는 어떻게 구성하셨나요?? aws나 gcp같은 클라우드를 사용하신 걸까요?? 3. test code도 함께 작성하셨나요?? 4. 예외 케이스는 어떤식으로 처리하셨는지 궁금합니다!!!!

화면이 따 찢어져 나오는데 정상일까요?

안녕하세요, 영상 잘 보고 있습니다. 트레인 데이터 셋에서 라벨 인코더를 사용한 걸 기반으로 테스트 셋에서 인코딩을 진행해야 한다고 배웠던 것 같은데, 다음과 같이 수정하는 게 맞는지 여쭤보고 싶습니다. ///원래 코드/// from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = ['주구매상품', '주구매지점'] for col in cols: le = LabelEncoder() X[col] = le.fit_transform(X[col]) test[col] = le.fit_transform(test[col]) 이렇게 올려 두셨던데, 아래와 같이 test[col] = le.transform(test[col])이라고 생각했습니다. ///수정 코드/// from sklearn.preprocessing import LabelEncoder cols = ['주구매상품', '주구매지점'] for col in cols: le = LabelEncoder() X[col] = le.fit_transform(X[col]) test[col] = le.transform(test[col])

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질문이 있습니다! 작업형 2에서 수치형 데이터들 minmaxscaler는 안해도 되나요?

csv를 불러오는 과정에서 RefreshError: ("Failed to retrieve metadata.google.internal/computeMetadata/v1/instance/service-accounts/default/?recursive=true from the Google Compute Engine metadata service. Status: 404 Response: b''", <google.auth.transport.requests._Response object at 0x787c0f2d1780>) 와 같이 구글 메타데이터 서비스 접근 권한 오류? 혹은 colab이 구글 클라우드 환경이 아니다는 등의 오류가 발생하는데 어떻게 해결하는지 아실까요..

채점 기준이 따로 있나요? 66%정도면 충분한 수치인가요?

object를 다 제거하신 이유가 있을까요?