#wannabeeeeeee the best DataScientist

📊 기계학습에서 수학이 하는 일기계학습(Machine Learning)은 단순히 데이터를 처리하는 기술이 아니라, 수학을 기반으로 문제를 정의하고 해결하는 과정입니다. 특히 목적함수를 설정하고, 최적의 해를 찾아가는 최적화 과정에서 수학은 핵심적인 역할을 합니다. 수학이 기계학습에서 중요한 이유모델의 목적함수 정의예: 평균제곱오차(MSE), 교차엔트로피(Cross-Entropy)→ 모델이 잘 작동하도록 평가하는 기준최적화 이론 제공→ 미분, 편미분, 선형대수, 확률론 등의 수학적 도구를 사용하여모델이 목표값을 최대한 정확히 예측하도록 학습함정보 이론 (Information Theory)▶ 핵심 개념: "확률이 작을수록 더 많은 정보를 가진다"즉, 예측하기 어려운 사건일수록 정보량이 크다는 의미입니다.?..

신경망은 기계 학습 역사상 가장 오래된 모델 중 하나이며, 오랜 시간 동안 다양한 형태로 발전해왔습니다. 특히 딥러닝의 부상 이후, 신경망은 다시금 기계 학습의 핵심 기술로 자리 잡았습니다.신경망의 역사1958년, 프랑크 로젠블렛(Frank Rosenblatt)은 최초의 신경망 모델인 퍼셉트론(Perceptron) 을 제안합니다.그러나 1969년, 마빈 민스키와 세이무어 페퍼트가 공저한 『Perceptrons』에서는 퍼셉트론의 수학적 한계를 지적했습니다. 대표적으로, 퍼셉트론은 XOR 문제를 해결할 수 없다는 것이 드러났고, 이는 1차 암흑기로 이어졌습니다.1986년, 루멜하트와 맥클랜드는 『Parallel Distributed Processing』을 통해 다층 퍼셉트론(Multilayer Percept..

📘 제3장. 안전성 확보 및 이용자 보호✅ 금융회사 전자금융업자에게 금융위가 정하는 안정성건정성 기준 준수(제21조)금융회사 및 전자금융업자는 전자금융거래의 안전한 처리를 위해 ‘선량한 관리자로서의 주의’를 다해야 합니다.인력, 시설, 장비, 인증방식 등 정보기술 부문에서 금융위원회가 정한 기준을 준수해야 합니다.특정 기술 강제 금지: 특정 기술이나 서비스를 의무화해서는 안 되며, 보안·인증 기술 간 공정한 경쟁을 촉진해야 합니다.정보기술부문 계획 수립 의무: 매년 계획을 수립해 대표이사의 서명을 받아 금융위원회에 제출해야 합니다.💡 보안 인력 구성 원칙 ‘5·5·7 룰’(회사 직원 1,000명, IT 예산 100억 기준)전체 직원 중 5% 이상 IT 인력IT 인력 중 5% 이상 IT 보안 인력IT ..

1. 전자금융거래법이란?전자금융거래법은 전자적 수단을 이용한 금융거래의 기본 절차와 책임관계를 명확히 규정하고, 전자금융업의 건전한 발전과 안전한 금융환경 조성을 위한 법률입니다.전자금융거래 절차 및 책임관계 규율: 거래 방식이 비대면·자동화되면서 발생할 수 있는 사고나 책임 문제를 법적으로 정리전자금융업 활성화 및 감독: 전자금융 서비스를 제공하는 사업자에 대한 감독, 검사, 허가 기준 마련 2. 전자금융거래의 개념전자금융거래란, 금융회사 또는 전자금융업자가 **전자적 장치(PC, 스마트폰 등)**를 통해 금융상품과 서비스를 제공하고, 이용자가 직원과 직접 대면 없이 자동화된 방식으로 거래를 수행하는 것을 의미합니다.📌 전자금융거래 예시 O/X 퀴즈❌ 전화를 걸어 증권사 직원과 직접 통화하며 주문 =..

1. 금융(finance)이란?금융(金融)이란, 돈을 융통하는 행위를 말합니다. 즉, 돈이 필요한 사람과 여유자금을 가진 사람 사이에서 자금이 오가는 모든 활동금융의 형태직접 금융: 자금 수요자(돈이 필요한 사람이나 기업)가 투자자에게 직접 돈을 조달하는 방식👉 예: 주식, 채권 발행🔺 원금 손실 위험 존재간접 금융: 은행과 같은 금융기관을 매개로 자금 거래가 이루어지는 방식👉 예: 예금, 대출✅ 상대적으로 원금 보전 가능 2. 금융업권별 주요 업무금융업은 크게 은행, 금융투자업, 보험업으로 나눌 수 있습니다.1) 은행고유업무 :👉 수신업무(예금 등), 여신업무(대출 등)부수업무 :👉 지급보증, 어음 발행, 외환업무 등겸영업무 :👉 신용카드업무, 금융 상품 판매 등2) 금융투자업투자매매업 :?..

기계 학습의 정의기계 학습(Machine Learning)은 **인공지능(AI)**의 하위 분야로, 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터를 통해 학습하도록 하는 알고리즘과 기술을 연구합니다. 즉, 데이터를 기반으로 반복적인 개선을 통해 스스로 패턴을 발견하고, 미래를 예측하거나 분류하는 능력을 갖추게 하는 것입니다.기계 학습에서 다루는 데이터 유형기계 학습에서 데이터는 크게 다음과 같이 나뉩니다:범주형 자료(질적 데이터)예: 성별, 지역, 등급 등명목형(Nominal): 순서 없음 (예: 성별)순위형(Ordinal): 순서 있음 (예: 만족도 수준)연속형 자료(양적 데이터)예: 키, 몸무게, 가격 등구간형(Interval): 절대적인 0이 없음 (예: 온도)비율형(Ratio): 절대적인 0이 존재 ..

비트코인을 검증하기 위해서는 "프로토콜"을 공부해야 합니다. 프로토콜(protocol)은 컴퓨터나 기기 간에 데이터를 주고받는 방식을 정의하는 규칙 체계(1) 달러 시스템의 운영 비용▷ 연방준비제도 : 화폐의 발행과 통화 정책을 담당▷ 조폐국 : 화폐 제작을 담당▷ 재무부 : 재정을 관리하고 국채를 발행▷ 입법부 : 화폐 시스템의 입법을 담당▷ 시중은행 : 화폐 유동화와 지불 결제▷ 국제은행 : 국가의 화폐 간의 청산을 담당 👉 연간 약 34조원의 운영 비용이 발생, 달러 시스템을 운영하기 위한 힘 필요(2) 달러와 비트코인▷ 달러 연관 단어 : 연방준비제도, 헌법과 형법, 환전, 시중은행, 투자사, 카드사, 결제와 청산, 공권력, 사법부, 위조 방지▷ 비트코인 연관 단어 : 발행기관 없음, 법적 효력..