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틈날때마다 따로 메모해두었던 내용들을 정리해서 올려봅니다 Man Group : 머신러닝을 활용한 펀딩시스템 체제를 기반으로 움직이겠다고 발표했다고 함  : 사람이 급변하는 시장에서 투자판단을 내리지 못함에 있어서 머신러닝을 도입했고, 수익을 낼 수 있었다고 함 : 수익을 내기 쉬운 상황보다, 수익을 내기 어려운 상황속에서 더 욱 큰 효과를 보였다고 함 로보어드바이저 : 인건비나,, 운영비로인해 고액 자산가만 서비스 가능했던 펀드매니징을  : 고액 자산가가 아닌, 저액 자산가에게도 서비스가 가능해졌다 (고액자산가 기준 10억 이상) : 중,저액 자산가들에게 인기가 많을 것이라고 생각했으나 + 초고액자산가들에게도 인기가 많았다. : 개인에게 재정 서비스 지원 : 신규 고객 창출을 위해 많이 사용  : 로보어드바이저 산업구조 : 로보 어드바이저 (순수 머신) > 하이브리드 어드바이저 (머신 + 사람) < Enablers : 순수 머신 로보어드바이저 분야가 더욱 확산될것으로 보임  : 로보어드바이저 1위 : 뱅가드(Vanguard) : 해외에서는 로보어드바이저에 신뢰가 높음 - 국내도 가능성이 높을거라고 생각됨 로보어드바이저 역할 Profile > Asset Allocation > Monitor & Rebalance  고객을 성향을 평가 > 투자방식 확정 > 감시 및 조정  현재 로보어드바이저는 매우 기본적이고 안전한 방식으로 운영중에 있다.  그럼 앞으로는 ?  강화분야 : Automated Asset Allocation - Automated Rebalancing - Tax-loss Harvesting 강화분야 : Financial Planning - Tax Planning - Estate Planning 현재 없으나 생겨야할 분야 : Stocks - B...

Deep Learnin g 이또한.. 여러곳에서 조사한 자료를 나름대로 정리해본 내용입니다  참고가 될수있길 바라며 공유 ~!  참고 사이트 http://newsight.tistory.com/70 https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples 1. 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야 2. 알고리즘 종류      가. DNN (Deep Neural Networks : 심층 신경망)                   : 입력층과 출력층 사이에 복수개의 은닉 계층들로 이뤄진 인공신경망           : 복잡한 비선형 관계를 모델링 할 수 있다.  (비선형관계의 예 : 사물식별)           : 학습결과후 발생한 오류(목표값과 의 오차)를 역전파를 통해 오차범위를 최소화 시킬 수 있는 가중치를 찾으며 학습           : 역전파 시 가중치를 갱신하면서 최적의 가중치를 찾아야하는데 이때 가중치를 갱신하는 방법이 경사하강법이다.           : 취약점 1     - Overfitting (과적응 / 사람에 비유하면 고정관념과 비슷) -  http://sanghyukchun.github.io/59/                               - 해결방법 : Regularization     ...

머신러닝이라는게 뭔가.. 이해해보고자  여기저기서 조사한 자료를 나름대로 모아서 정리해봤습니다  뭐.. 약간에 참고가 되길 바라며 ~ 텐서플로우 강좌 http://learningtensorflow.com/index.html 파이썬 강좌 https://wikidocs.net/2 딥러닝 기초 강의 사이트 http://hunkim.github.io/ml/ http://sanghyukchun.github.io/57/ 요기 좀 괜찮음  http://newsight.tistory.com/68 1. 머신러닝 ( = 기계학습)      인공지능의 한 분야, 컴퓨터가 학습할 수 있는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야      - 키워드 : 표현, 일반화      - 표현(representation) : 데이터 평가      - 일반화(generalization) : 데이터 처리 2. 학습 유형      기. 비지도 학습 (Unsupervised Learning)           1) 설명                - 입력값에 대한 목표치가 주어지지 않는다.                - 통계학의 밀도추정(Density Estimation)과 연관이 있으며, 데이터의 주요 특징을 요약하고 설명 할 수있게 된다.       나. 지도 학습 (Supervised learning)        ...