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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) 기존 금융 시스템의 문제점 달러 시스템은 중앙정부, 조폐국, 은행 등 복잡한 구조와 높은 비용(연간 약 34조 원)으로 운영됨위조, 부정 사용을 막기 위해 강력한 법적 제재 필요디지털 전환이 되었지만 여전히 중앙 집중형 구조📌 달러 시스템의 운영 비용연방준비제도 : 화폐의 발행과 통화 정책을 담당조폐국 : 화폐 제작을 담당재무부 : 재정을 관리하고 국채를 발행입법부 : 화폐 시스템의 입법을 담당시중은행 : 화폐 유동화와 지불 결제국제은행 : 국가의 화폐 간의 청산을 담당 👉 연간 약 34조원의 운영 비용이 발생, 달러 시스템을 운영하기 위한 ..

(1) 비트코인은 무엇인가?비트코인은 자산, 화폐, 돈, 현금의 개념과 관련이 있지만 기존 개념과 차별화되는 성질을 가진다.자산: 경제적 가치가 있는 유형/무형의 재산을 의미하지만, 전통적인 관점에서 비트코인의 자산 가치는 초기에는 '0'으로 평가됨.화폐: 상품 교환 가치의 척도로 사용되며 교환을 매개하는 수단. 비트코인은 전 세계적으로 가장 우수한 화폐가 될 가능성을 지님.돈: 사물의 가치를 나타내고 상품 교환을 매개하며 재산 축적의 수단이 됨.현금: 정부나 중앙은행이 발행하는 법정 화폐와는 구별됨.👉 비트코인은 중앙은행 없이 작동하는 최초의 글로벌 디지털 화폐로, 새로운 금융 시스템을 제안함.(2) 화폐의 변천 과정원시화폐: 조개, 가죽, 농산물 등금속화폐: 금, 은, 동 등의 주화종이화폐: 금 보..

1. 블록체인의 기초 및 응용블록체인의 근원 기술블록체인의 응용 서비스비트코인과 화폐 이론 2. 금융위기와 비트코인의 탄생(1) 획기적 주택 담보 대출 시스템▶ 배경미국 내 이민자의 아메리칸 드림 실현 욕구부시 대통령의 "소유자 사회" 정책으로 내집 마련 기회 확대프라임 대출 시장 포화로 서브프라임 시장 타겟팅▶ 대출 상환보증금 없이 주택담보 대출이 가능하도록 규정 완화신용도 조사 없이 50만 달러 대출 가능 (극단적 사례: 사망자에게도 대출 승인)"NINJA 대출": No Income, No Job or Asset (소득, 직업, 자산 없이 대출 승인)▶ 파생상품들모기지 저당 증권(MBS): 대출 채권을 증권화하여 판매, 은행은 이를 통해 자금을 확보 후 추가 대출부채담보부증권(CDO): MBS를 담보..

Ⅰ. 벡터(Vector)💡 기초 개념스칼라 (Scalar): 숫자 하나 (예: 5, -3.2)벡터 (Vector): 숫자들의 모임으로, 크기와 방향을 가진다.행렬 (Matrix): 여러 개의 벡터가 모인 것.텐서 (Tensor): 행렬보다 더 고차원의 숫자 배열.정리하면:스칼라 = 0차 텐서벡터 = 1차 텐서행렬 = 2차 텐서3차원 이상 = 고차원 텐서📍 벡터의 개념특징 벡터(feature vector): 데이터를 수치 벡터로 표현한 것. (예: 이미지, 텍스트 등)벡터의 크기(norm): 벡터의 길이, 보통 유클리디언 놈(2-놈) 사용단위 벡터: 크기가 1인 벡터. → x / ||x||📍 벡터 연산내적 (dot product): aᵀb = bᵀa→ 두 벡터의 방향과 크기 정보를 함께 고려벡터의 선..

8장 차원 축소¶많은 특성으로 훈련을 느리게 할 뿐만 아니라, 좋은 솔루션을 찾기 어렵게 만드는 문제를 차원의 저주(curse of dimensionality)라고 합니다.차원을 축소시키면 일부 정보가 유실되며 시스템의 성능도 나빠질 수 있습니다. 하지만, 훈련 속도는 빨라지며 불필요한 세부사항을 걸려내므로 성능을 높일 수도 있습니다.8.1 차원의 저주¶단위 면적에서 임의 두 점을 선택하면 두 점 사이의 거리는 평균적으로 대략 0.52, 3차원 큐브에서는 평균 거리는 대략 0.66, 1,000,000차원에서는 평균 거리는 약 408.25입니다. 즉, 고차원 데이터셋은 매우 희박할 위험이 있습니다.결론적으로 훈련 세트의 차원이 클수록 과대적합 위험이 커집니다.차원의 저주를 해결하기 해결책은 이론적으로 훈련..