안녕하세요 강사님 책으로 공부하고 있는 학생입니다.다름이 아니라 sklearn의 score()함수에 대해 질문이 있습니다.책의 158p 다중 회귀모델 훈련하기에서 예시코드로 print(lr.score(test_poly, test_target))이라는 코드를 작성하고, -144.40... 이라는 값을 얻게 됩니다. 제가 알기로는 score 메소드가 반환하는 것은 R^2 상관계수인데, 이게 보통은 0~1의 값을 가질텐데 이렇게 큰 음수가 나오는건 무엇을 의미하는걸까요? 대략적으로 이게 맞지 않다는 것은 이해하겠는데, 어째서 큰 음수가 나오는 것인지 통 이해가 되질 않습니다.사실 이 부분은 로지스틱 회귀를 공부하다 생긴 일부의 질문입니다.183p에서 시그모이드 함수를 학습하는 중, z값은 어떤 값이든 가능하다고 하셨는데 어째서 그것이 가능한걸까요? '3장에서 다룬 다중 회귀를 위한 선형 방정식과 같다'고 하셨는데 z값이 정확히 의미하는 바가 무엇인지 모르겠습니다. z값이 무엇인지 모르니 왜 (-∞~∞)의 범위를 가지는지 이해할 수 없고 더 나가지를 못하고 있습니다... 몇번을 싸매고 봐도 정말 잘 모르겠습니다..

안녕하십니까.2월에 인공지능 서비스 모델 설계을 수강후 주신 쿠폰으로 좋은 교육 듣고 있습니다.몇가지 문의 사항이 있어서 연락드립니다.1. 학습된 모델을 “Model 적용” regr.predict()를 사용하여 모델적용 결과를 도출하는게 맞는지요?2. 모델에 지속적인 학습을 위해서는 regr.fit()으로 전체 데이터를 재구성하여 재 학습시키는지, 아니면 추가 데이터만 학습 시키는 방법이 있는지요?예) regr.fit(diabetes_X_curr, diabetes_y_curr)3. . 모델을 계속 적용하여 결과를 도출하고, 학습을 지속적으로 하면서 결정계수가 계속 낮아진다면 어떤 작업을 해야 하는지요?010.Simple Linear Regression 정리 자료

선생님 제가 가지고 있는 이미지를 가지고 모듈을 활용해 보려고 하는데 error: OpenCV(4.7.0) /io/opencv/modules/imgproc/src/color.cpp:182: error: (-215:Assertion failed) !_src.empty() in function 'cvtColor'이러한 오류가 뜹니다. 스택오버플로우나 다른 곳을 찾아봐도 잘 안나오는데 이유가 뭔지 알려주실 수 있으신가요?

optimizer에서 이미 안장점이나, 최적의 업데이트를 하기 위한 시도와 노력을 하는데 call back을 하는 이유가 '그럼에도 불구하고' 안될 수 있기 때문에 하는건가요?

안녕하세요, 선생님.pretrained 모델을 기반으로 해서 segmentation하는 custom 모델을 만드려고합니다.관련 코드가 섹션 15 Mask RCNN에 opencv_mask_rcnn_infrence인 것 같아 참고하고 있는데요.그래서 먼저 CVAT 툴을 이용하여 train, val job을 각각 만들고 폴리곤으로 이미지에 손상 영역을 그려주었습니다.이후, Export job dataset - coco 1.0 포맷으로 내보냈는데coco 1.0과 coco kepoints 1.0의 포맷 차이가 궁금합니다. 그리고 어떤 포맷으로 내보내는게 정답인지도 궁금합니다. 또, 그리고 나서 labels_to_names_seq= {0:'gap'} 로 클래스명을 수정 매핑해주고다른 코드는 수정하지 않고 돌리는데 오류가 떠서 무슨 문제인지 몰라 여쭤봅니다. 추가적으로 전혀 다른 분야의 새로운 이미지를 라벨링해서 쓸 때 어떠한 부분을 수정하여야 하고 유의해서 써야하는 지 답변해주실 수 있으실까요..부탁드립니다!

뒤에 수업까지 듣고 와서 이렇게 다시 질문드립니다!CNN이 Dense layer와 다르게 universal한 피처맵을 만들어 덴스레이어로 보내기 때문에 이미지내 다양한 위치에 있는 object를 찾을 수 있다고 강의를 통하여 배웠는데.그렇다면 이 필터들은 많은 이미지 내에서 다양한 위치에있는 object를 찾아낼 수 있게 끔 업데이트가 되는 것이 맞는지요.만약 맞다면 데이터 전처리를 할 때, 해당 물체의 위치가 되도록 가변적이지 않도록 하는 것이 모델 학습능력을 상승시키는 거라 생각하는데, 잘못 이해하고 있는건지 답변 부탁드리겠습니다!

너무 많은 질문을 드려서 죄송합니다.공부를 하다 보니 이미지 전처리를 하고, 모델을 만들고 만든 모델로 배치사이즈를 정해서 학습시키고 평가하는 것 까지 과정은 이해가 갔는데.. 앞으로 가면서도 약간 헷갈리는 것이각각의 레이블들을 원핫 인코딩으로 만들고 그것과의 차이를 토대로 loss 와 accuracy를 구하는 걸로 아는데, 그럼 학습 과정에서 만약 강아지(0, 0, 1, 0, 0, 0, 0)라는 테스트 레이블이 있다면 이미지가 모델을 거쳐 마지막 소프트맥스 까지 거친 값(가령 0.233, 0.2302, 0.12, ---)과 저 레이블 값과의 loss와 accuracy를 구하는 건가요?

안녕하세요! 강의 자료 받는 곳이 없는 듯합니다.강의자료 요청드립니다.yumesaka@gmail.com감사합니다

OS를 64bit로 설치하고 tensorflow까지 설치를 했는데 picamera가 안깔립니다.32bit에만 설치된다고 인터넷에서 봤는데, 어떻게 해결할 수 있을까요?

ReduceLRonplateau & Early stopping (patient = 3) 기준에 부합하지 않는 데이터가 연속적으로 나와야 종료하나요?(ex. x x x 실행 )아니면 3번 카운팅 되면 실행되는 건가요?(ex. x o o x o x 실행)

pip install -r yolov3/requirements.txt모듈 설치중에"ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. cvxpy 1.3.0 requires setuptools<=64.0.2, but you have setuptools 67.6.0 which is incompatible."setuptools 버전 오류가 뜨면서 모듈 설치가 원활하게 진행되지 않습니다.어떤 방법으로 해결해야 할까요?모든 코드Cloning into 'yolov3'... remote: Enumerating objects: 10324, done. remote: Counting objects: 100% (246/246), done. remote: Compressing objects: 100% (193/193), done. remote: Total 10324 (delta 110), reused 148 (delta 52), pack-reused 10078 Receiving objects: 100% (10324/10324), 9.70 MiB | 12.12 MiB/s, done. Resolving deltas: 100% (6909/6909), done. Looking in indexes: https://pypi.org/simple, https://us-python.pkg.dev/colab-wheels/public/simple/ Collecting gitpython Downloading GitPython-3.1.31-py3-none-any.whl (184 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 184.3/184.3 KB 10.1 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: ipython in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 6)) (7.9.0) Requirement already satisfied: matplotlib>=3.2.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 7)) (3.7.1) Requirement already satisfied: numpy>=1.18.5 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 8)) (1.22.4) Requirement already satisfied: opencv-python>=4.1.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 9)) (4.7.0.72) Requirement already satisfied: Pillow>=7.1.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 10)) (8.4.0) Requirement already satisfied: psutil in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 11)) (5.9.4) Requirement already satisfied: PyYAML>=5.3.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 12)) (6.0) Requirement already satisfied: requests>=2.23.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 13)) (2.27.1) Requirement already satisfied: scipy>=1.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 14)) (1.10.1) Collecting thop>=0.1.1 Downloading thop-0.1.1.post2209072238-py3-none-any.whl (15 kB) Requirement already satisfied: torch>=1.7.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 16)) (1.13.1+cu116) Requirement already satisfied: torchvision>=0.8.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 17)) (0.14.1+cu116) Requirement already satisfied: tqdm>=4.64.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 18)) (4.65.0) Requirement already satisfied: tensorboard>=2.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.11.2) Requirement already satisfied: pandas>=1.1.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 27)) (1.4.4) Requirement already satisfied: seaborn>=0.11.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 28)) (0.12.2) Collecting setuptools>=65.5.1 Downloading setuptools-67.6.0-py3-none-any.whl (1.1 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.1/1.1 MB 55.5 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: wheel>=0.38.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from -r yolov3/requirements.txt (line 43)) (0.40.0) Collecting gitdb<5,>=4.0.1 Downloading gitdb-4.0.10-py3-none-any.whl (62 kB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 62.7/62.7 KB 7.6 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: decorator in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (4.4.2) Requirement already satisfied: pygments in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (2.6.1) Requirement already satisfied: pickleshare in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.7.5) Requirement already satisfied: traitlets>=4.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (5.7.1) Requirement already satisfied: prompt-toolkit<2.1.0,>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (2.0.10) Requirement already satisfied: pexpect in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (4.8.0) Collecting jedi>=0.10 Downloading jedi-0.18.2-py2.py3-none-any.whl (1.6 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.6/1.6 MB 64.3 MB/s eta 0:00:00 Requirement already satisfied: backcall in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.2.0) Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (1.4.4) Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (23.0) Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (3.0.9) Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (1.0.7) Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (4.39.0) Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (2.8.2) Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (0.11.0) Requirement already satisfied: importlib-resources>=3.2.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (5.12.0) Requirement already satisfied: charset-normalizer~=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (2.0.12) Requirement already satisfied: certifi>=2017.4.17 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (2022.12.7) Requirement already satisfied: urllib3<1.27,>=1.21.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (1.26.15) Requirement already satisfied: idna<4,>=2.5 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests>=2.23.0->-r yolov3/requirements.txt (line 13)) (3.4) Requirement already satisfied: typing-extensions in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from torch>=1.7.0->-r yolov3/requirements.txt (line 16)) (4.5.0) Requirement already satisfied: google-auth<3,>=1.6.3 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.16.2) Requirement already satisfied: protobuf<4,>=3.9.2 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (3.19.6) Requirement already satisfied: absl-py>=0.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.4.0) Requirement already satisfied: google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.4.6) Requirement already satisfied: tensorboard-data-server<0.7.0,>=0.6.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.6.1) Requirement already satisfied: tensorboard-plugin-wit>=1.6.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.8.1) Requirement already satisfied: werkzeug>=1.0.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.2.3) Requirement already satisfied: markdown>=2.6.8 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (3.4.1) Requirement already satisfied: grpcio>=1.24.3 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.51.3) Requirement already satisfied: pytz>=2020.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from pandas>=1.1.4->-r yolov3/requirements.txt (line 27)) (2022.7.1) Collecting smmap<6,>=3.0.1 Downloading smmap-5.0.0-py3-none-any.whl (24 kB) Requirement already satisfied: cachetools<6.0,>=2.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (5.3.0) Requirement already satisfied: pyasn1-modules>=0.2.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.2.8) Requirement already satisfied: six>=1.9.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.15.0) Requirement already satisfied: rsa<5,>=3.1.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (4.9) Requirement already satisfied: requests-oauthlib>=0.7.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (1.3.1) Requirement already satisfied: zipp>=3.1.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from importlib-resources>=3.2.0->matplotlib>=3.2.2->-r yolov3/requirements.txt (line 7)) (3.15.0) Requirement already satisfied: parso<0.9.0,>=0.8.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from jedi>=0.10->ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.8.3) Requirement already satisfied: importlib-metadata>=4.4 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from markdown>=2.6.8->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (6.0.0) Requirement already satisfied: wcwidth in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from prompt-toolkit<2.1.0,>=2.0.0->ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.2.6) Requirement already satisfied: MarkupSafe>=2.1.1 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from werkzeug>=1.0.1->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (2.1.2) Requirement already satisfied: ptyprocess>=0.5 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from pexpect->ipython->-r yolov3/requirements.txt (line 6)) (0.7.0) Requirement already satisfied: pyasn1<0.5.0,>=0.4.6 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from pyasn1-modules>=0.2.1->google-auth<3,>=1.6.3->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (0.4.8) Requirement already satisfied: oauthlib>=3.0.0 in /usr/local/lib/python3.9/dist-packages (from requests-oauthlib>=0.7.0->google-auth-oauthlib<0.5,>=0.4.1->tensorboard>=2.4.1->-r yolov3/requirements.txt (line 22)) (3.2.2) Installing collected packages: smmap, setuptools, jedi, thop, gitdb, gitpython Attempting uninstall: setuptools Found existing installation: setuptools 63.4.3 Uninstalling setuptools-63.4.3: Successfully uninstalled setuptools-63.4.3 ERROR: pip's dependency resolver does not currently take into account all the packages that are installed. This behaviour is the source of the following dependency conflicts. cvxpy 1.3.0 requires setuptools<=64.0.2, but you have setuptools 67.6.0 which is incompatible. Successfully installed gitdb-4.0.10 gitpython-3.1.31 jedi-0.18.2 setuptools-67.6.0 smmap-5.0.0 thop-0.1.1.post2209072238

지금까지 (28, 28, 1): 그레이스케일 이미지 였다면input_tensor = Input(shape=(28, 28, 3): RGB이미지Conv2d(filters=32, kernersize=(3, 3), strides=1, padding='same', activation='relu')(input_tensor)라면 파라미터수는 (32*3*3):커널을 적용한 피처맵 (3)input데이터 채널수로 계산하는것이 맞나요? 최종: 32*3*3*3 피처맵의 개수는 채널수와 상관없이 같구요 (왜냐하면 필터의 채널수도 3으로 늘어나기 때문에)

안녕하세요 선생님. Mask-RCNN 을 이용한 프로젝트를 수행하면서 궁금증이 생겨 질문드립니다. 질문에 대한 답이 상대적이고 주관적일 수 있지만 약간의 기준이라도 얻고싶어 질문 남깁니다. 해당 강의를 통해 mAP가 높은 모델일수록 재현율, 정밀도가 함께 좋은 성능을 보이는 균형잡힌 모델이라고 이해를 하였습니다. 이번에 Mask-RCNN을 학습하여 테스트 데이터셋에 적용하였을 때, IOU 0.5 기준 mAP=60.3, 0.75 기준 mAP=47.4 성능의 모델을 만들었는데, 이와 같은 성능을 두고 해당 모델이 사용하기 적합하다 혹은 추가적인 튜닝이 필요하다와 같은 결론을 내리는 과정에서 어려움이 있습니다. 이에 대한 기준이 절대적이지 않겠지만, mAP에 대하여 통상적으로 사용되는 대략적 기준이 있는지 궁금합니다.추가적으로 Mask-RCNN의 경우 BBox에 대한 성능 외에 Segmentation에 대한 mAP 성능이 나오던데, 이는 Masking의 픽셀에 대해서 IOU를 계산한 것인지 궁금합니다.

안녕하세요, 강연자님의 자세하고 좋은 강의 잘 듣고 있습니다! 과적합 판단 방법에 대해 몇 가지 질문 드리려고 합니다.강의 복습 및 응용을 위해 5개의 Dense Layer로 구성된 DNN 실험을 진행해봤습니다. 데이터셋은 public하게 공개되어 있는 데이터를 사용했습니다.epoch 변화에 따른 정확도, 손실 함수 그래프를 그려봤는데, 첨부한 그래프들이 과적합에 해당하는지 잘 모르겠습니다. 그래서 제 그래프에서 과적합을 판단하는 기준이 무엇이 될 수 있는지 궁금합니다.저는 검증 loss가 학습 loss 보다 높을 때 과적합이라고 알고 있는데, 제가 복습을 위해서 진행해본 실험에서는 일단 그래프가 안 만나고 항상 검증 loss가 학습 loss보다 낮은데 이건 과적합이 아닌건지 궁금합니다.loss 그래프에서 학습 loss와 검증 loss가 교차되면서 검증 loss가 더 높아지는 경우에 학습을 조기 종료하는 것이 좋다고 생각하는데, 저희가 진행해본 실험에서는 그래프가 평행하게 나타납니다. 이런 경우에는 학습 및 검증 loss가 교차되지 않기 때문에 과적합이 아니라고 판단해도 되는지, 실험을 조기 종료하지 않아도 되는지 궁금합니다.아래의 그래프에서 validation loss와 validation accuracy가 V자로 나오는 구간이 있습니다. 이런 경우에는 어떤 이유 때문에 나타나는 현상인지 궁금합니다.과적합 판단 방법에는 말씀해주신 교차 검증을 이용한 판단, loss-epoch 그래프에서 validation loss값이 높아지는 부분으로 판단하는 것 외에 ‘편향-분산 트레이드오프 그래프’를 사용하는 방법도 있다고 알고 있습니다(가로축이 훈련세트크기입니다). 혹시 이 그래프는 강의에서 말씀해주신 그래프와 다른 것인지, 그리고 혹시 편향-분산 트레이드오프 그래프를 그리는 코드를 추천해주실 수 있을까요?강의에서는 교차 검증으로 과적합을 판단할 수 있다고 하셨는데, 이를 실제로 어떻게 하는지 궁금합니다. 교차 검증의 결과로 나온 avg, accuracy 등의 값이 과적합을 판단하는데 사용이 되는건가요!? 관련해서 교차 검증을 사용해서 과적합을 판단하는 법에 대한 보충 설명 해주시면 감사드리겠습니다! 좋은 하루 보내시길 바랍니다.감사합니다! 

코드파일을 다운받았는데 ipynb파일이 없습니다. 폴더는 있고 강의하시는 자료가 없습니다.

API 라고 해서 모듈을 불러오는데는 차이가 있는게 아니라 말 그대로 모듈과의 소통하는 방식의 차이를 뜻할뿐인지 그게 궁금합니다.물론 강의 마지막에 말씀하신 것 처럼 인풋을 알 수 있냐 없느냐의 차이도 포함해서요

머신러닝 안에 딥러닝이 있다고 할 수 이유는 학습을 하고 원하고자 하는 결과를 얻기 위해 가중치를 업데이트 하는 알고리즘이 있기 때문이고, 딥러닝과 머신러닝의 차이는 딥러닝은 학습된 결과로 다시 한번 학습하는 것(layer를 쌓는 것)과 같이 복잡한 로직을 수행하는 점에 있어서 차이가 있는건가요?머신러닝과 딥러닝의 차이가 정리가 안되서 이렇게 질문을 남겨드립니다.

안녕하세요.초보자지만 영상 보고 열심히 공부하면 할 수 있다고 하셔서 수강해서 공부를 시작한 수강생입니다.저는 노트북 윈도우 환경인데요.우분투 환경세팅 - 크롬설치 강의에서 크롬 설치 : sudo dpkg -i ./google-chrome-stable_current_amd64.deb 를 어디서 어떻게 하는지 잘몰라서 한참 헤매고 있습니다.초보자지만 동영상 강의를 보고 따라할 수 있도록 강의 문서나 동영상에 텍스트나 글 또는 그림으로 설명을 해주시면 감사하겠습니다.첫 우분투 환경세팅부터 막막하게 막히고 있어서 도움 요청드립니다.경험이 없어서 첫 시작부터 막막하지만, 방법을 잘 알려주시면 포기하지 않고 열심히 완강해보겠습니다.제 노트북 윈도우에 우분투를 먼저 설치하는건가요?윈도우에 우분투라는거를 먼저 설치해야 한다면 첫 설치부터 자세하게 설명부탁드리겠습니다.그리고,강의가 음성으로 빠르게 지나가다보니, 여러번 반복해서 듣고는 있지만, 혹시 자막 이나 스크립트를 제공해 주신다면 수강생들이 공부하는데 큰 도움이 될 것 같습니다.지금도 영상 보고 있는데 첫 우분투 환경을 못해서 진도를 못 나가고 있습니다.너무 초보적인 질문일지 모르겠지만, 빠른 답변 주시면감사하겠습니다.  

 슬랙 메일 10월에 받고 슬랙 가입하려고 하는데 계정 생성이 안됩니다.기간이 오래 되서 그런걸까요? 만약 그런거라면다른 메일 주소로 가입 다시 하고 싶습니다.ykvanillasky@gmail.com

안녕하세요 선생님!좋은 강의 잘 듣고 있습니다도중에 궁금한 부분이 생겨 질문드립니다!!!연쇄법칙 중 z(3)은 세타2*a(2)로 보여지는데왜 연쇄법칙의 분모에는 a(2)만 들어 가게 된걸까요...?알고 싶습니다...ㅠㅠ