RT를 알 수 없으니 이미 어떻게 RT 반영되어서 적용된 데이터를 주는거죠?

안녕하세요!!강의를 듣는 도중 궁금한것이 생겼습니다이전 영상에서 손실함수의 편미분을 구해서 weight를 업데이트 하는 방식의 설명중에 공식의 오른쪽 부분 xi * (실제값i - 예측값i) 부분이 코드 상에 구현된것이이부분 인거 같은데 해당 코드에서, 예를 들면 w1_update 변수 부분에 공식의 xi 를 곱하는 부분이 빠진게 아닌가 싶은 의문이 듭니다!! 제가 못찾고 있는건지...아니면 어디서 따로 구현이 된것인지 여쭤봅니다!! 강의 감사합니다^^

안녕하세요, 강의 잘 듣고 있습니다.train_detector(model, datasets, cfg, distributed=False, validate=True)실행 시키면, BrokenPipeError: [Errno 32] Broken pipe에러가 발생 하는데.. 이유를 잘 모르겠습니다 ㅜ   

안녕하세요. 강사님. 강의 잘 들었습니다. 한번에 이해가 안되서 여러번 복습해야 할 것 같습니다. 다름이 아니고, 마지막 Deep Neural Network 이해를 돕기 위한 코드 자료에서 에러가 발생합니다.강의자료는 110_basic_operations_for_Function_Approximation 입니다.  states_v 출력부터 에러가 나는데, 코드를 보면 앞에서 states_v를 선언하는 내용이 없습니다. 코드 내용 확인바랍니다. 감사합니다.

추가로 질문 드리고 싶습니다1.SGD시 1건의 데이터는 모든 피쳐를 포함한 1건의 데이터(RM, LSTAT의 경우 2개의 W를 가지는 2개의 열방향 데이터)인것인가요? 맞다면 1000번의 iteration시 동일한 데이터로 1000번 학습을 하는건가요? 아니면 열방향으로 순차대로 학습을 하는건가요?(예를 들면 600개의 데이터가 있다고 하면 1번부터 600번까지...)2.미니배치에서 Batch size만큼 학습데이터를 순차적으로 학습시킬때, Batch size는 순서대로(600개의 데이터가 있다면 1~30번, 31~60번...이렇게 정직하게 가져 오는건가요?? 아니면 1, 5, 8, 11, 50, 100 과 같이 랜덤하게 선택하되, Batch size만 지키는 것인가요??진짜 감사드립니다...강의 계속 보고 있습니다!!

안녕하세요. 강의 잘 보고 있습니다.이렇게 좋은 강의를 제공해 주셔서 감사합니다. 2가지 케이스에 대한 문의 사항이 있습니다.이런 경우에는 어떻게 해야 하는건가요?가령 예를 들어서 gpt api 를 이용해서 사내 업무에 특화된 서비스를 개발하려고 합니다.첫번째 케이스는 회사의 업무를 만드는 케이스입니다.1. 가령 인사업무, 총무업무,회계업무 등의 다양한 업무가 있다면 이런것들은 인사,총무,회계 등의 형태로 모델을 다 다르게 만들고 질문의 영역이 들어올 때 이 문제가 인사인지, 총무인지,회계인지 등으로 먼저 파악을 하고 질문에 대해서 각각 모델을 지정해서 응답을 하도록 만들어야 하는지아니면 회사전체의 모든 업무를 담을 수 있는 하나의 모델을 만들고 거기에 fine tuning 을 시켜야 하는지요.?이 경우에 회사에서 사용하는 api 의 경우는 finetuning 된 모델을 사용하도록 지정을 해도 되나요? 그러니까 제가 fine tuning 한 모델을 지정을 하면 그것만 답변을 잘하고 다른것들은 답변을 잘 못하게 되나요?두번째 케이스는 개발업무를 assist 하는 케이스를 만들고 싶은데요 1. 이런 경우에 db 테이블 정보를 fine tuning 의 형태로 학습 시키는 것이 가능한가요?가령 주요 테이블 정보를 fine tuning 시키고 query 를 만들때 fine tuning 된 테이블 정보를 이용해서 query 를 만든다거나 하는 형태가 가능할까요? 바쁘실텐데 시간내셔 답변주시면 정말 많은 도움 될듯합니다. 감사합니다. ^^

안녕하세요 강사님 ㅎㅎ사실 인공지능 쪽 열심히 공부하려고 강사님의 강의 거의 전부를 구매해서 듣고 있는 학생입니다. 요새 고민이 있어서 질문을 드립니다.. ㅎㅎ  저는 요새 최신논문 모델 구현 같은 경우 턱턱 막히는 부분도 많아서.. 그부분에서 실력의 한계를 많이 느끼는데요..실력을 기르기 위해서 그저 막연하게 캐글 competition expert가 되면 되지 않을까? 생각해서 일단 달성해보자 생각하면서 캐글팁이나 노하우 이런거 공부하고 EDA 스크립트나 common.py 같은 걸 만들며 최근 도전하는 중입니다.    혹시 강사님은 데이터엔지니어의 역량을 기르기 위한 로드맵이나 루틴이 있으신지, 만약 있으시다면 어떤 것들이 있는지 살짝 공유가능하실까요?  감사합니다.

안녕하세요!!다시 복습하는 중입니다...!!강의를 들으면서 궁금한건데 강의에서는 손실함수의 편미분과업데이트시 w0(바이어스)과 w1(기울기,가중치)를 예시로 들면서 설명을 해주셨는데 만약 바이어스를 제외한 w1(기울기, 가중치)의 갯수가 여러개일경우(w2, w3, w4)편미분하는 절차는 어떻게 되나요??w1만 편미분하고 업데이트 하구, w2만 편미분하고 업데이트 하는...방식인지 아니면 w1, w2, w3를 한번에? 편미분 해서 나온 값으로 업데이트 하는것인지 궁금합니다! 좋은 강의 감사합니다^^

ryanjihuhwang@gmail.comrichdied@naver.com초대 부탁드릴께요.

!python train.py \ --training_data_path="./data/ICDAR2015/train_data/" \ --checkpoint_path="/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/east_resnet_50_rbox"python3: can't open file '/content/train.py': [Errno 2] No such file or directory위 코드에 대해 자꾸 에러가 생기는데 해결방법을 알고 싶습니다 

안녕하세요.object_detection을 로컬 패키지로 잡지않고, 설치한다고 하셨습니다.그래서 DLCV/Detection/tensor_api/models/research$의 setup.py를python setup.py install 하라고 하셨는데,setup.py가 현재는 없는것 같습니다.그래서, model_builder_test.py를 python으로 컴파일 하면 No moduled .... object detection이 나옵니다.현재는 내용이 조금 바뀐것 같은데 방법이 없을까요?

학습 중에 궁금한 점이 생겨 질문 드립니다.fine-tuning 한 이후에 추가로 학습 시키고 싶은 dataset이 생겼을 경우,이전 학습된 peft model 을 이어서 fine tuning 을 진행 할 수 있을까요?   

 1강 0:50에 머신러닝의 개념을 설명해주시는데 괄호 안에 영어가 잘못 표기된 것 같습니다.영어로 Machine Learning 이 맞나요?

Encoder-Decoder 실습 질문드립니다.직접 실습을 하면서 강의영상과 실습 결과의 차이가 커서 모델 성능이 떨어져보이는데 어떤 부분을 건드려봐야할까요?

안녕하세요 수강생입니다.https://drive.google.com/file/d/1eeCo0WKkh1t0v6o_4lIOhR59SzKYUoX9/view?usp=share_link해당 링크에서 데이터셋을 다운받을 수 있다고 말씀주셨는데, 이 공유된 데이터셋에서는 3DHPE/datasets/data_2d_golfswing.npz, 3DHPE/datasets/data_2d_h36m_cpn_conf.npz 파일이 존재하지 않습니다.위의 두 실습 데이터셋은 어디서 받을 수 있을까요?

실제 캐글(Kaggle) 문제 풀고, 제출해보며, 성능 개선 기법 익히기2 강의 17:30 부분에서 질문이 있습니다. 이번 강의에서는 transforms.Normalize([0.485, 0.456, 0.406], [0.229, 0.224, 0.225])와 같이 이미지 데이터에 Normalization을 적용하였는데요, from transformers import ViTFeatureExtractor feature_extractor = ViTFeatureExtractor.from_pretrained('google/vit-base-patch32-224-in21k') feature_extractor다음 코드와 같이 vit-base-patch32-224-in21k 모델에서 적용된 image_mean과 image_std를 확인해 보니,"image_mean": [ 0.5, 0.5, 0.5 ], "image_std": [ 0.5, 0.5, 0.5 ] 와 같이 결과가 나왔습니다.  그렇다면, 학습 데이터에 Normalization을 적용할 때에도 [ 0.5, 0.5, 0.5 ], [ 0.5, 0.5, 0.5 ] 값을 적용해야 하는 것이 아닌지 여쭙고 싶습니다.  감사합니다!

안녕하세요.cjdxla1004@gmail.com으로 슬랙 초대 메일 요청 드립니다. 감사합니다.

안녕하세요 라마2에 한국어 데이터셋만 학습해도 한국어 질문 답을 하는 것을 보고 궁금해서요 한국어 데이터 셋만 학습을 해도 라마2에서 한국어를 이해하고 대답하는 건지요 그리고 예제에서 질문을 한 후 받는 대답이 너무 짧게 나오는데요 이부분은 데이터셋의 답 부분이 짧아서 그런 가요 gpt는 엄청 길게 답을 하는데 이부분이 궁금하네요  

강의 수강하고 있는데 동영상 강의만 있고강의 노트를 받는 곳이 없습니다.

안녕하세요 선생님. 강의중 12분 20초쯤에 손실값과 정확도가 둘 다 높은 상태로 보이는데, 정확도가 높으면 손실값이 낮아야하는거 아닌가요? 아무리 테스트 데이터에 대한 평가라고 해도 정확도에 비해 손실값이 너무 높은게 좀 이상해보입니다. 학습할 때는 손실값을 낮게, 정확도는 높게라는 개념이 모델을 평가할 때는 조금 다른건가요?