선생님 안녕하세요좋은 강의 감사드립니다. 모듈12의 4번째 강의, hightlight ~ 에서 10:42 부분부터 질문이 있습니다. 선생님과 똑같이 docker run -d -p 8787:8787 -v "/home/dataengineer/rproject:/home/rstudio" --name kaggle-rstudio-container gcr.io/kaggle-gpu-images/rstats:v58명령어를 쳤는데, 컨테이너가 만들어졌다가 바로 사라집니다. 이건 왜 그런거죠?docker ps -a 로 컨테이너 상태를 확인해보면 , 포트가 안열려 있습니다. 전 분명히 8787 로 열여서 연결했는데 말이죠 ㅠ 혹시 왜 포트 8787이 안열리는지 설명이 가능하실까요 저는 선생님이 11:30 에서 사용한 방식으로 rstudio 에 접속하는 것이 아니라, 웹브라우저에 ip주소:8787 을 입력해서 들어가려고 하거든요. 만약에 2번 문제가 해결되고, azure 네트워크 설정 들어가서 인바운드 규칙에 8787 포트를 추가해준다면, 정상적으로 rstudio가 열려야 하는게 맞죠?

안녕하세요! 좋은 강의해주셔서 정말 감사드립니다 이전 공지에서 혹시 Softmax, Flashattention 등의 내용까지 초급으로 포함시키실 것이라고 말씀하셨는데혹시 강의가 추가되는 일정을 구체적으로 알 수 있을까요?  감사합니다

안녕하세요?  저는 열수력해석 알고리즘을 개발 중인 Thermal Engineer 입니다. 다중배관에 대한 수력학적 해석 알고리즘을 다루는데, 현재는 배관 내부의 유동해석을 regression 기법을 활용한 근사해를 구하는 방법을 활용중입니다.현재 알고리즘은 1 phase 해석은 어느 정도 수행하지만, 2 phase(non-slip condition) 해석에서 많은 난제가 있었습니다.(음함수 발생 등) 그래서 해당 문제를 머신러닝 기법을 활요하면 좋지 않을까 해서 PINNs에 관심을 갖게 되었습니다. 서론이 길었네요.. 나비에 스톡스 equation에 대한 예제를 pytorch로 구현해서 해를 구하는 방법은 해보신적 있으신지 궁금합니다.  제가 풀려는 문제의 핵심 방정식은 나비에 스톡스 equation에 종속되어 있거든요! 잘아시겠지만, PINNs이 정착해서 가장 각광받을 분야는 열/유체 분야가 될 것 같은데, 이에 대해서는 어떻게 생각하시는 지 궁금합니다^^ 감사합니다. 다른 강의들도 쭉 ~ 따라가며 강사님처럼 해당 분야 speciality를 갖고 싶네요 ^^

논문을 보면 3.6M 데이터셋에서 미래 프레임도 이용하는 것으로 보이는데, 실제에서는 어떻게 동작하는 건지 궁금합니다

- 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.R-CNN에서는 기존의 이미지를 CNN모델에 넣기 위해서 변형을 하다보니깐(warp), 원본의 정보가 훼손될 수 있다고도 하셨는데,Fast R-CNN에서 Feature Map에서 SS를 매칭시킨 결과를 ROI Pooling에 넣기 위해서 변형하는 것은 F.M의 정보를 훼손 시키지 않는 건가요?아니면, 훼손되더라도 그 결과가 좋기 때문에 그냥 그렇게 ROI Pooling 사이즈에 일괄적으로 맞추는건가요?

SPP를 통해서 padding 된 이미지를 가지고 Annotation 파일의 정보와 비교해서 유사도를 측정할텐데 Annotation안에 있는 모든 구역의 정보와 비교하는 것인가요? 예) TV, 사람, 의자 사이즈가 홀수인 경우에는 다른 질문에 응답처럼 padding 한다고 되어있는데 다른 모든 경우에도 정보가 부족하다면 해당 공간을 0으로 채우는 건가요?

안녕하세요, 좋은 강의 준비해주셔서 감사드립니다.딥러닝에 대한 흥미가 점점 더 깊어지는 중입니다!한가지 간략히 질문드리고 싶습니다.노드의 정의 문제와 관련된거 같은데요.. computation graph에서의 노드는 x, w, h, y, L 전부를 의미하는 반면, Neural network에서의 노드는 x, h, y, L이라고 이해하면 될까요?미리 감사드립니다.

안녕하세요.mmdetection 뿐만 아니라 , mmsegmentation 에서도 적용을 해보고자 합니다. 이때 mmdetection에서 사용하는from mmdet.datasets import build_dataset의 경우mmsegmentation에서는 어떻게 import하는지 궁금합니다.

강좌 운영이나 강의 내용에 관해 궁금한 점이 있으면 자유롭게 나누어주세요.교수자, 수강생 누구나 글쓰기와 댓글 쓰기가 가능합니다.

SS proposal 영역과 GT가 많이 겹칠 수록 그 이미지가 잘 탐지되었다는 것은 알겠습니다. 다만 하나의 예시로 SS proposal은 'TV'를 예측하고 GT의 경우에는 '사람'을 예측했다면 그것은 잘못된거라 생각하는데 GT에는 label 명이 명시가 되어있지만 SS proposal의 경우에는 그런 부분이 어떻게 설정되는가요? - 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! - 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요. - 강의 내용을 질문할 경우 몇분 몇초의 내용에 대한 것인지 반드시 기재 부탁드립니다. - 서로 예의를 지키며 존중하는 문화를 만들어가요. - 잠깐! 인프런 서비스 운영 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

labelme를 이용해서 CRAFT 학습용 커스텀데이터셋을 만드려고 하는데선생님이 제공해주신 CRAFT 디텍션 커스텀데이터셋 처럼935 362 1034 362 1034 411 935 411 "YG9X2G"좌표 "정답" txt 파일로 안나오고json 파일로 저장이 되는데어떻게 해야되나요?

안녕하세요. 강사님. yolov5(yolov8) val.py 결과 저장 질문드립니다.아래와 같이 val.py 를 수행한 결과를 엑셀에 저장하려면 어떻게 해야 하나요? results = model.val()로 val을 수행하고, print(results.class_result(class_index))로 클래스의 precision, recall, map50, map50-95값을 확인할 수 있었습니다.하지만 Images, Instances 값은 어디서 가져와야 하는지를 모르겠습니다...그리고, conf_matrix = results.confusion_matrix.matrix로 cm을 가져왔는데, yolo val 에서 제공하는 box precision, box recall 값과cm 을 통해 계산한 precision, recall 값에 차이가 있는데, 왜 그런지 모르겠습니다.yolo 문서 상으로는 box precision, recall은 IoU 만 중요시하고, class의 정답 유무는 중요시하지 않다고 하는데,보고서나 발표자료에는 yolo의 box precision, reall을 평가지표로 삼아야 하는지, 계산한 precision recall 값을 지표로 삼아야하는지 모르겠습니다.답변 부탁드립니다. 감사합니다. 

안녕하세요.Section 3 이론 classification Loss function 질문있습니다.ground truth는 각 class별 실제 확률값이라고 하셨는데, 실제 데이터에서 우리가 주어진 정보는 해당 observation이 어떤 클라스를 가지는지 label정보만 주어집니다. (확률이 아님)각 loss function별 비교를 위해 설명해주신부분은 이해가 되었으나, 실제로 모델이 학습할때 class별 ground truth 확률값을 모르는 상황에서 어떻게 학습이 되는지 궁금합니다.혹시라도 강의 후반에 관련 내용이 나온다면 미리 죄송하다는 말씀 드립니다.감사합니다.

안녕하세요, 강의 정말 잘 들었습니다.댓글로 문의드린 사항으로, 알려주신 메일에 제가 학습한 파일을 보내드렸는데 혹시 확인이 되셨을까요?초기값과 입력값을 여러번 수정해봤는데 동일하네요. 이 문제 원인을 파악하면 DL을 좀 더 이해하는데 오히려 많은 도움이 될 것으로 기대합니다. 감사합니다.

제목에 해당하는 강의를 재생했을경우 이전파트인 강화학습의 기본 원리와 용어/기호 랑 동일한 강의가 재생됩니다~

t - 시간x - x축상의 위치n ?

안녕하세요, 좋은 강의 잘 듣고 있습니다. 다름이 아니라 entropy를 안내해주실때 entropy의 식이-Σp_i*log(p_i)위 식이고, p와 1-p에 대한 의미도 잘 이해했습니다. 그런데 대입하는 과정에서 갑자기-plogp-(1-p)log(1-p)가 된 것이 이해가 안되네요... 그래프로 그려주시면서 설명해주신 것도 잘 이해가 되는데, 어떤 과정으로 위 식이 나왔는지 이해가 안되서 질문드려요.제가 단순 시그마 푸는 법을 잊어서 생긴 것이라면 다시 찾아보겠습니다. 두 값을 대입한다는 말이 어떤 것을 의미하는지 잘 이해가 안되서 질문드립니다. 감사합니다.

merged_ratings = pd.merge(x_train, users) 문장을 실행하면 아래와 같은 Error가 출력됩니다.   "No common columns to perform merge on. "pandas.errors.MergeError: No common columns to perform merge on. Merge options: left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False 인덱스에 해당하는 부분을 컬럼으로 만들어 주어도 merge가 안되네요

여기서 위에 그림에서 stretch pixels into column인 부분이 책에서 구현된 코드 reshape가 해주는 것 맞나요?

안녕하세요 강사님! Encoder Decoder와 Simple Chatbot 노트북 실행시 아래 스크린샷처럼 이상한 문장들만 출력되던데, 해결책이 있을까요?