Study8 [ML] 데이터 스케일링(Data Scaling) 종류 비교 1. 스케일링이란?머신러닝에서 각 특성(feature)의 값 범위를 일정하게 조정하는 과정데이터의 크기(scale)를 맞춰 모델이 특정 변수에 의해 영향을 받지 않도록 조정하는 것거리 기반 알고리즘(KNN, SVM 등)과 선형 모델(로지스틱 회귀, 선형 회귀 등)에서 중요 2. 스케일링을 하는 이유머신러닝 알고리즘이 변수의 단위와 크기에 영향을 받지 않도록 조정모델의 학습 속도 향상 및 수렴 속도 개선특성이 서로 다른 크기를 가질 때, 가중치(weight)의 균형 유지거리 기반 모델(KNN, SVM 등)에서 거리 계산 시 한 특성이 지나치게 영향을 주는 것을 방지KNN은 유클리드 거리(Euclidean Distance)를 이용하여 데이터를 분류하는 알고리즘이므로, 변수의 스케일이 다르면 거리에 영향을 미.. 2025. 2. 10. LLM 탈옥(Jailbreaking)이란? 1. LLM 탈옥(Jailbreaking)이란?LLM(대규모 언어 모델)의 제약을 우회하는 방법개발자가 설정한 보안 정책, 윤리적 제한, 콘텐츠 필터링을 무력화하는 과정AI의 응답을 제한하는 제어(Control Mechanism)를 피하고, 원래 허용되지 않은 출력을 유도하는 기법생성형 AI 기술의 발전으로 AI 시스템의 안전성과 윤리적 책임이 중요해짐 2. AI Red Team이란?군사 전략에서 유래된 개념으로, AI 보안 테스트 및 취약점 탐색을 수행하는 역할AI 시스템의 공정성, 보안, 신뢰성을 점검하는 전문가 그룹다음과 같은 보안 위협을 탐지하고 방어 전략을 수립함Prompt Injection: 특정 입력을 통해 AI 모델을 조작하는 기법Poisoning: AI 학습 데이터에 악성 데이터를 주입하.. 2024. 12. 20. [Finance] 투자 지표 정리 - Sharpe, Sortino and Carmlar Ratios, MDD 포트폴리오를 구성한 후, 이를 평가하기 위해 투자 성과 지표를 찾아보았다. 각 지표는 포트폴리오의 수익률과 위험을 분석하는 데 초점을 맞추고 있으며, 이를 통해 투자 성과를 더욱 종합적으로 평가할 수 있다. 1. 샤프 비율 (Sharpe Ratio) R¯">ˉR: 포트폴리오의 연간 기대 수익률 Rf : 무위험 수익률 (일반적으로 국채 등 안정적인 자산 수익률) σ">σ : 포트폴리오 수익률의 연간 표준편차 샤프 비율은 투자 수익률과 변동성(위험)을 비교하는 가장 널리 사용되는 지표다. 이는 포트폴리오가 초과 수익을 달성하기 위해 감수한 위험의 양을 평가할 수 있도록 도와준다. 쉽게 말해, 투자자가 동일한 위험을 감수했을 때 더 많은 수익을 낸 .. 2024. 10. 18. [Finance] 포트폴리오 평가 지표 설명(CAGR, Sharpe Ratio, MDD) 퀀트(Quant) 전략은 데이터 분석과 알고리즘을 기반으로 금융 시장에서 일관된 수익을 추구하는 투자 전략임. 이러한 전략의 성과를 평가하기 위해서는 몇 가지 핵심 지표들이 활용되며, 대표적으로 CAGR, Sharpe Ratio, MDD가 있음. 각 지표의 의미와 중요성은 다음과 같음. 1. CAGR (Compound Annual Growth Rate): 투자 자산이 일정한 비율로 성장했다고 가정할 때의 연평균 수익률을 나타내는 지표여기서 n은 투자 기간(년 단위) 주의할 점:CAGR은 수익의 변동성을 반영하지 않기 때문에, 변동성이 큰 자산에 대해 과신해서는 안 됨.단기 수익률을 과대평가하거나 과소평가할 가능성이 있으므로, 다른 지표와 함께 분석하는 것이 바람직함. 2. Sharpe Ratio: 위험.. 2024. 9. 27. 이전 1 2 다음
