전공&대외활동 이야기
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[LG AiMERS] Linear Classification전공&대외활동 이야기/2024 LG AIMERS 4기 활동 2024. 1. 24. 17:01
Part module 4내용은 기존 pytorch 내용과 일부 내용은 pytroch ML 부분에 보강하여 작성하였습니다. Classificaiton에 관해 기존에 정리한바 있지만 전체적인 흐름을 따라가면서 다시 정리하였습니다. 본 내용은 Module 4 이화여자대학교 강제원 교수님의 강의 내용을 요약한 것입니다 Linear Classfication Make a Hyperplane(which is linear) to classify Discrete output(classification). 우선 Classification 문제이기에 Discrete한 output을 가지면서 동시에 그 수식은 linear한 수식을 가지는 것이 Linear Classification문제이다. 따라서 수식은 위의 그림에서의 2번..
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[LG AiMERS] Convex Optimization전공&대외활동 이야기/2024 LG AIMERS 4기 활동 2024. 1. 23. 15:21
이번 내용은 LG Aimers module 2 내용(KAIST 신진우 교수) 및 1학기 본전공 수업 과정인 Operation Research 1(경영과학과 운영연구1) 수업에서의 내용들을 추가하여 작성하였습니다. 위의 form은 standard form of Optimization problem이다. 이때 f(x), g(x), h(x) 중 하나라도 비선형이면 NLP 문제라고 한다. 이 때 subject to ~에 해당하는 식, 즉, 제약조건의 유무에 따라 Unconstrained Optimization 문제인지, 아니면 Constrained Optimization 문제인지 결정된다. 보통의 Linear problem과 다르게 식에 형태에 따라서 optimal point가 local optimal일 수도 ..
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[LG AiMERS] Machine Learning 개론전공&대외활동 이야기/2024 LG AIMERS 4기 활동 2024. 1. 20. 14:42
본 내용은 LG Aimers Module 3, 서울대학교 김건희 교수님의 강의 내용에 기반하고 있습니다 Machine Learning이란? Machine Learning is a computer programing is said to learn form experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E - by T.Michell(1997) 위의 정의와 같이 현재도 인공지능 알고리즘을 평가하고 설계하고 있다. T: classification, regression, detectio..
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[LG AiMERS] AI Ethics & 데이터를 다루는 태도 및 유의해야할 점전공&대외활동 이야기/2024 LG AIMERS 4기 활동 2024. 1. 7. 17:29
이번에 좋은 기회에 방학기간 동안 LG Aimers 4기로 활동하게 되었다! 블로그에 온라인 강의 내용들을 간단히 요약하여 정리할 예정이고, 해커톤 과정도 정리해서 올려보려고 한다. 본 내용은 LG Aimers 온라인 강좌의 Module1: AI 윤리 및 개론 - KAIST 차미영 교수님 수업 영상자료를 기반으로 하고 있습니다 우선 첫번째 Part1에 관한 내용들은 전체적인 개론과 같은 느낌이라 관련 내용을 간략하게 정리해보려고 한다. 데이터를 다룰 때 유의해야할 점 데이터를 다루고 분석함에 있어서, 공부를 하다보면, 관련된 최신모델을 쓰면, 파라미터 수를 늘리면...! 더 좋은 결과가 나오지 않을가하는 막연한 사고로 이어질 때가 있는 것 같다(맞다 내 얘기다..ㅎ) 물론 Fancy한 기술과 모델도 중요..
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[금융공학개론(INE3083)]Portfolio Management Project using Markowitz Model and Time series(Using RNN, LSTM, GRU)전공&대외활동 이야기/전공 프로젝트 모음 2023. 11. 8. 22:37
목적 및 dataset 제공된 dataset.csv 파일에는 KOSPI & KOSDAQ의 1999-12-28 ~ 2020-12-30일 까지의 주식 종목들의 montly retrun data가 있다. 이를 이용하여 montly-rebalanced protfolio를 만들고 이에 따른 backtesting을 진행해라(제공된 dataset 파일은 학교에서 제공된 파일이라 따로 업로드하지 못했습니다) 참고한 자료 원자재 시장에서의 마코위츠 포트폴리오 선정 모형의 투자 성과 분석(김승현, 김성문 2013) 자료 및 About a few solvers for Markowitz portfolio selection problem(Bogusz Jelinski 2016) 자료를 참고하여 코드를 작성하였다. 프로젝트 개요 ..