AI 인사이트 | 머신러닝의 실제 응용

주식 시장에서 미래의 주가를 예측하거나, 초고속으로 이루어지는 자동화 트레이딩 시스템, 그리고 복잡한 금융 리스크를 관리하는 AI 시스템을 상상해보세요. 이러한 기술들은 이제 현실이 되었고, AI는 금융 분야에서 혁신을 이끄는 핵심 도구로 자리 잡고 있습니다. AI는 방대한 양의 데이터를 분석하고, 패턴을 학습하며, 이를 바탕으로 더 정확한 예측을 가능하게 하고 있습니다. 금융 기관들은 이를 통해 수익성을 극대화하고, 리스크를 보다 효율적으로 관리할 수 있습니다. 이 글에서는 AI가 금융 분야에서 어떻게 활용되는지, 특히 예측 모델, 자동화 트레이딩, 리스크 관리 등 세 가지 주요 기술을 중심으로 살펴보겠습니다. 더불어, 머신러닝과 딥러닝 같은 고급 기술이 어떻게 금융 시장을 변화시키고 있는지에 대해 구..

앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 단일 모델보다 더 나은 성능을 얻는 방법입니다. 이는 마치 여러 전문가의 의견을 모아 더 정확한 결정을 내리는 것처럼, 여러 개의 모델을 결합해 예측 성능을 향상시키는 방법입니다. 앙상블 학습은 과적합을 줄이고, 더 견고하고 안정적인 예측을 제공할 수 있어 데이터 과학 및 머신러닝에서 필수적인 기법으로 자리잡고 있습니다. 이번 글에서는 앙상블 학습의 대표적인 기법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 그리고 랜덤 포레스트(Random Forest)에 대해 다루고, 각각의 특성과 활용 사례를 쉽게 설명하겠습니다. 1. 배깅(Bagging): 안정성과 분산 감소배깅(Bootstrap Aggregating)은 동일..