갑자기 파이참이 나와서 당황스러운데파이참이란 프로그램을 다운받아서 월가 구독을 해야 교육을 따라갈 수 있는것 맞죠?

[Pytorch] 파이토치를 활용한 딥러닝 모델 구축섹션 5 CNN(Convolutional Neural Network, 합성곱 신경망)실습 - CNN model (LeNet-5) Mnist Dataset 분류 강의 중15분 15초 부분 code 실행 시 이미지가 출력되지 않습니다.local(jupyter notebook) 에서도 online(colab) 에서도모두 출려되지 않습니다. 어떻게 하면 되는지요?

영상에서는 에러가 나지 않는데, daily_return = round(df_trace.pct_change(periods = -1).iloc[0]*100, 1) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "C:\Anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 12161, in pct_change rs = data / shifted - 1 # type: ignore[operator] ~~~~~^~~~~~~~~ File "C:\Anaconda3\Lib\site-packages\pandas\core\ops\common.py", line 76, in new_method return method(self, other) 와 같이 에러가 나서 히트맵이 그려지지 않습니다.  어떻게 해결하면 좋을까요?

수업자료는 2022년까지 밖에 없어서 최근 data도 보고 싶은데 업데이트는 어떻게 하나요?

강의 14분쯤에서 모델을 변경하는 부분입니다.케라스가 업데이트 된 건지는 잘 모르겠지만 아래 부분에서 시퀀셜 모델이 레이어를 단일 값으로 받을 수 없어 에러가 납니다.encoder = Sequential(Dense(2, input_shape=(3, ))) decoder = Sequential(Dense(3, input_shape=(2, ))) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()아래 처럼 괄호로 감싸 리스트로 넘기면 해결됩니다.encoder = Sequential([Dense(2, input_shape=(3, ))]) decoder = Sequential([Dense(3, input_shape=(2, ))]) autoencoder = Sequential([encoder, decoder]) autoencoder.summary()

프로젝트 단계에서surprise 모듈을 설치할 수가 없어요.!pip install scikit-surprise이후에 출력된 내용 중 하단에 다음과 같이 오류 메시지가 뜹니다.note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. ERROR: Failed building wheel for scikit-surprise ERROR: ERROR: Failed to build installable wheels for some pyproject.toml based projects (scikit-surprise)  어떤 문제인지, 어떻게 해결해야 하는지 궁금합니다.

"Only instances of keras.Layer can be " 97 f"added to a Sequential model. Received: {layer} " ValueError: Only instances of keras.Layer can be added to a Sequential model. Received: <tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer object at 0x791605217610> (of type <class 'tensorflow_hub.keras_layer.KerasLayer'>)위와 같은 오류가 나서 한참 찾았는데요. 원인은 tensorflow_hub와 tensorflow 간의 keras 필요 버전 차이에 있다고 합니다. 아래와 같이 keras를 별도 설치하여 임포트하여 사용하시면 정상 작동됩니다. 같은 에러로 고민이신 분에게 도움이 됐으면 좋겠네요. 수정 소스 코드!pip install tf_kerasimport tf_keras as tfk Trained_MobileNet_url = "https://tfhub.dev/google/tf2-preview/mobilenet_v2/classification/2" Trained_MobileNet = tfk.Sequential([ hub.KerasLayer(Trained_MobileNet_url, input_shape=(224, 224, 3)) ]) Trained_MobileNet.input, Trained_MobileNet.output

Python runtime state: core initializedLookupError: unknown encoding: x-windows-949Current thread 0x000026f8 (most recent call first): <no Python frame>이게 떠서 file encoding 들어가서 모두 UTF-8로 모두 바꾸고 재부팅했는데도 계속 오류네요. 우해야 하나요?

쥬피터 노트북에서 crash 강의를 수강하려는데 다운 받은 파일집에는 영상과 다른 00.Table of contaent파일로 존재하는데 어떻게 수강해야하나요?

강의 자료 주피터 안에서 어떻게 여나요?정말 초보라서 잘 모릅니다ㅠㅠ

강의 영상 7:00을 보면 제시된 코드를 실행하면 "Running on http://127.0.0.1:8050"가 출력이 되어야 할텐데, 계속 runcell('Section3 Div1', 'C:/Users/user/Downloads/Section3Dash_Div.py')<IPython.lib.display.IFrame at 0x1a139de5010>이것만 출력됩니다.아래 다른 질문글에 대한 답변을 다 시도해봤는데도, 좀처럼 해결이 되지 않습니다. 사용한 코드입니다. dash랑 dash_html_components는 다 설치되어 있는 상태입니다. 코드를 수정하지도 않았습니다. #%% Section3 _ Div1# Dash 모듈 불러오기import dashimport dash_html_components as html# app 객체생성app = dash.Dash()# app 레이아웃 설정app.layout = html.Div([ html.Div(['Div1']), html.Div(['Div2']) ])# app 실행if name=='__main__': app.run_server() 

섹션 7. CNN (Convolutional Neural Network) - 합성곱 신경망 6번째 실습 - 문제 설명 (LeNet 모델 구축 - MNIST 데이터셋 이용)의 끝부분이 one hot encoding인데 다음 7번째 강의는 실습 - FashionMNIST 데이터셋 이용 실습 문제 풀이로 앞의 강의 Mnist 손글씨에 대한 코드 설명 부분이 빠진 것 같아 연결이 잘 안됩니다.... 원래 영상이 그런지 확인 부탁드려요. 감사합니다.

수업에서 DBSCAN 결과가 이렇게 내왔는데 그러면 OUTLIER도 파란색이고 모여있는데도 색깔이 다른 곳들이 있으니 학습이 잘 된 건 아닌 케이스일까요? 감사합니다!

늘 강의 잘 듣고 있습니다! DBSCAN에서 Radius(R)와 Minimum Neighbor number(M)을 가르쳐주시고 Core, Border 개념을 소개해주셨는데 헷갈리는 부분이 있어 질문 드립니다. pdf 자료를 보며 R에 2unit 이렇게 되어 있는데 이 Unit이라는 건 데이터 포인트의 점 크기를 말하는 걸까요? 그리고 정한 M 값 이상의 데이터 포인트들이 R 안에 들어오면 Core고 Border는 R안에 데이터포인트가 M 보다 작은 수만큼 있는 경우, 다른 Core가 R 안에 있는 경우를 말하는 건가요? (R안에 다른 데이터포인트가 하나라도 있으면 Border인지 궁금합니다)

(1) Feature scaling 실습 강의를 듣다가 궁금한 점이 있어 질문드립니다! 타이타닉 자료에서 나이에 대한 결측치는 중간값으로 처리하고, Embarked의 경우 drop을 하는 걸로 알려주셨는데요 🙂 원래 없는 값인데 중간 값으로 결측치를 채워주는 것도 그렇구 다른 FEATURE값이 있는데 결측치가 있는 row라고 지워버리는 것도 그렇고 결측치가 주는 영향이 그만큼 크기 때문인가요?? 값이 비어있는 것보다는 평균으로라도 채워놓는 게 좋은 건지, 다른 feature 정보가 있더라도 결측치가 있는 row는 지우는 게 좋은 건지 feature engineering에 대해 제대로 이해하지 못한 것 같아 여쭤봅니다!  (2) SKEW된 FARE에 log를 취해주셨는데요! 사실 그래프만 보면 parch도 sibsb도 한 쪽으로 쏠려있고 한 쪽이 많은 느낌인데 왜 fare만 skew로 log를 취해주신 걸까요? (3) 교재에서는 train_test_split 부분을 이렇게 해주셨는데요! X_train = df_titanic[:700]X_test = df_titanic[700:]y_train = X_train.pop('Survived')y_test = X_test.pop('Survived')X_train, X_test에서 survived 부분을 안 빼줘도 되는 건가요?? 늘 감사합니다!!

타이타닉 탑승자 자료로 Feature scaling을 실습하는 강의에서, heatmap을 그리는 부분을 듣고 있는데요!g=sns.heatmap(df_titanic.corr(numeric_only=True),annot=True,cmap='coolwarm') 교재에는 이렇게 되어 있는데 실제 강의에서는 numeric_only=True 부분을 작성하지 않고도 똑같이 그리셨더라구요! 교재 코드에 해당 부분이 있는 이유가 궁금해 여쭤봅니다! 감사합니다 :)

랜덤포레스트와 그래디언트부스팅 강의에서 마지막에 FEATURE importance를 pd.series로 하는 과정이 나오는데, 그래프를 그리기 전 이 과정이 왜 필요한 건가요? 감사합니다!

feature scaling에서 X_test는 fit_transform이 아니라 transform만 해야한다고 하셨는데요! (logistic regression 실습 18분 부근) 어차피 X_train과 평균과 표준편차가 동일할 거라는 건 이해가 되지만, 미래 값인 X_test의 평균/표준편차를 구할 순 없다는 말씀은 이해가 잘 되지 않습니다 ㅠㅠ, 그리고 어차피 동일하다면 X_test에 fit_transform을 해도 같은 결과가 나와야 하는 거 아닌가요? 늘 감사합니다!

강의 중에 성별의 경우 성별이라는 COLUMN에 여자는 0, 남자는 1 이런식으로 하면 안 되고 여자 칼럼/남자 칼럼을 나눠줘야 한다고 하셨는데 그 이유가 뭔지 질문 드립니다! 대소관계가 없도록 하는 거라고 하셨는데, 잘 이해가 되지 않아서요! 또 그럼 반대로 ordinal category의 경우 사이즈라는 칼럼을 만들어서 L은 3, m은 2, s는 1로 한 번에 넣어도 괜찮은 건가요? 늘 감사합니다, 강사님!

앙상블의 boosting에 대해 듣던 중 질문이 있어 글을 남깁니다! residual error를 실제 값과 예측값의 차이라고 이해했는데, 검색해보니 단순 error와는 조금 다른 말이라는 이야기가 많아서요. 혹시 error와 residual error에 차이가 있나요?