또르르's 개발 Story

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[특강 - 7] AI + ML과 Quant Trading [특강 - 8] AI Ethics 위 두 개의 특강을 듣고 느낀 점과 향후 방향을 적어보았습니다. 1️⃣ [특강 - 7] 느낀점과 향후 방향 퀀트 트레이딩은 딥러닝을 사용하기보다는 선형회귀를 많이 사용합니다. 왜냐하면 시장을 예측하기 너무 어렵기 때문입니다. 또한, 과거의 데이터를 가지고 온다고 하더라도 시장이 급변하는 변수들이 너무 많습니다. 금융권 취업을 목표로 하려면 Kaggle 공부 열심히! 데이터 관련 인공지능/머신러닝 관련 경력을 쌓는 것이 좋습니다. 퀀트 트레이딩 포지션에서는 시그널 프로세싱 이런 것도 많이 사용한다고 합니다. 가격이 어떻게 움직이는지 이해하고, Frequency를 필터링하고 predict를 한다던가 하는 신호처리에서 ..

[특강 - 5] 자연어 처리를 위한 언어 모델의 학습과 평가 [특강 - 6] 내가 만든 AI 모델은 합법일까, 불법일까 위 두 개의 특강을 듣고 느낀 점과 향후 방향을 적어보았습니다. 1️⃣ [특강 - 5] 느낀점과 향후 방향 요약에는 크게 두 가지 종류가 있는데 - 문맥에서 대표적인 문장들을 추출하여 추출요약 - 요약문을 생성하는 생성요약 접근방법이 조금 다릅니다. 감정도 여러 평가방법이 있는데 감정은 문장 분류과제의 일환으로 보기도 합니다. 또는, 여러 모델에 annotation을 시키고 어느정도 일치가 되는 것을 ground truth로 본다던지 하는 방법이 있습니다. 언어모델은 결국 task라고 생각합니다. 어떤 input을 받고 어떤걸 output으로 내고, 그 파이프라인 전체를 보는 것이 언어..

[특강 - 3] 캐글 그랜드마스터의 경진대회 노하우 대방출 [특강 - 4] AI 시대의 커리어 빌딩 위 두 개의 특강을 듣고 느낀 점과 향후 방향을 적어보았습니다. 1️⃣ [특강 - 3] 느낀점과 향후 방향 Kaggle에서 순위권에 든 사람은 현업에서도 ML 모델을 잘 다룰 가능성이 높습니다. 전처리와 모델에 대해 계속해서 고민하고 직접 실험해보았기 때문에 현업에서도 그러할 가능성이 높습니다. 우리나라에서는 카카오 아레나, 데이콘이 Kaggle과 비슷한 경진대회 플랫폼입니다. Kaggle에서는 다음과 같은 분류가 존재합니다. Featured : 상업적 목적의 예측 대회. 실제 기업에서 우승한 모델을 현업에 적용하기도 함 Research : 연구 목적의 대회. 연구 목적이라 상금이 낮은 편 Getting ..

[특강 - 1] 서비스 향 AI 모델 개발하기 [특강 - 2] AI 시대의 커리어 빌딩 위 두 개의 특강을 듣고 느낀 점과 향후 방향을 적어보았습니다. 1️⃣ 느낀점과 향후 방향 신입한테 필요한 역량은 AI 관련 정보를 빠르게 이해하고 받아들일 수 있는 Learning Curve가 중요합니다. 왜냐하면 AI 분야는 엄청나게 빠르게 진화하고 바뀌고 있기 때문에 현재 사용하고 있는 모델 자체가 바뀔 수가 있기 때문입니다. 예시로, RNN과 LSTM 등 기존 모델에서 Transformer로 변환된 사례가 있습니다. 향후에도 이러한 모델 자체의 변화 과정이 존재할 수 있습니다. 서비스 개발 시에는 학습 데이터셋, 테스트 데이터셋이 존재하지 않고 오직 서비스 요구사항만 존재합니다. 따라서 AI 엔지니어는 서비스 ..

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