설정을 적용하려면 셸 설정 파일을 다시 로드하거나 셸을 재시작합니다. 예를 들어:설정이 제대로 적용되었는지 확인하고, rbenv를 사용하여 Ruby 버전을 다시 설정합니다:위 단계를 통해 rbenv 설정 및 Ruby 버전 변경 문제가 해결되지 않았다면, 아래 명령어를

학습 데이터 중 일부는 라벨링이 되어 있고, 나머지는 라벨링이 되어 있지 않은 상태. 이를 통해 라벨링된 데이터가 부족한 상황에서도 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있다. 반지도 학습 예시 이미지 분류 예시: 고양이와 개를 분류하는 모델

이 논문에서는 시계열 데이터에 대한 새로운 정규화 기법인 Reversible Instance Normalization (RevIN)을 제안한다.

Pykrx는 krx 에서 제공하는 라이브러리는 한국거래소가 공식 제공하는 서비스가 아니다.KRX 정보데이터시스템정보데이터스시스템에서 크롤링해오는 라이브러리로 보인다 따라서, 해당 라이브러리고 과도한 접속을 하게 되면 정보데이터시스템 서비스 제공에 지장을 준다고 판단후

전략 및 모델링 \- 5일 ~120일간 입력, 다음 날 코스피 종목 추세 및 이상치(5%이상 상승) 예측시계열 클러스터링 오토인코더 특성 추출 및 외국인 거래 강도 피처 엔지니어링멘토링 후기

삽질 중모델 결론 : 그냥 들고 있어도 되는데 괜히 팔고 사다가 경제적 성능 하락머하는 건지 모르겠음코스피 종목으로 해당 모델 파생변수로 매수\_외국인 지표 추가베이스라인 설정 골든크로스미치겠음

시계열 클러스터링

나만의 AI 연구 프로젝트 AIFFELthon아이펠 과정을 시작했을 때부터 제일 궁금했던 과정, 아이펠톤이 벌써 1/3을 지나가고 있다! 🤪기업에서 제시한 주제는 심플했다. PYKRX 활용 주가 시계열 예측 프로젝트 세부적으로는 일간 시계열 예측 과제 혹은 상승/하락

OT를 끝내고 멘토링 후기급등주 포착실시간 데이터 활용 파이프 라인머신러닝 시스템 배포 및 데이터 파이프라인 구축

벌써 100일이나 지났다니!! 믿을수가없다 !!!왜냐면 아니니까 !!!!미치겠다 !!!! 영업일 기준 5일째입니다.

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최우수상

머신러닝 학습의 궁극적인 목표는 모델이 데이터를 일반화하는 능력, 즉 훈련 데이터뿐만 아니라 보이지 않는 새로운 데이터에 대해서도 잘 작동할 수 있는 능력을 갖추는 것입니다.

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목적 : 사전 학습된 문장 인코더(pretrained sentence encoder)에 내재된 사회적 편항(social bias)제거특징 : 기존 편향제거 방법들은 주로 단어 수준에서 이루어졌다는 점에 주목하여 문장 수준에서 편향제거 방법인 FairFil(Fair Fi

이미지 분류 기술 발전에 2010년부터 시작된 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC)라는 소프트웨어 콘테스트가 지대한 영향을 끼친다. 본 대회는 일반적으로 Top-5 error rate 즉, 모델이 테스

https://www.mckinsey.com/capabilities/risk-and-resilience/our-insights/the-fight-against-money-laundering-machine-learning-is-a-game-changer

Github Repository Clone : Git으로 작성한 코드가 저장된 Github Repository Clone변경사항 Pull : github에서 변경사항 생겼을 경우, Git에서 Pull

주피터 노트북이 안켜지는 오류. 오류메시지는 다음과 같다The file /Users/Username/anaconda3/bin/jupyter_mac.command does not exist./Users/유저이름/anaconda3/bin 디렉토리 안에 'jupyter_ma