AI 실습
선형회귀와 경사하강법을 숫자 하나로 이해하기
경사하강법은 현재 오차의 기울기를 구해 가중치를 오차가 작아지는 방향으로 조금씩 옮기는 반복 계산입니다.
LATEST
모든 최신 글
AI 실습
StandardScaler에서 fit_transform을 학습·시험 데이터에 각각 쓰면 안 되는 이유
시험 데이터에 fit을 다시 호출하면 평가용 데이터의 평균과 표준편차를 미리 배운 셈이므로, 학습 데이터에만 fit하고 시험 데이터에는 transform만 해야 합니다.
홈서버·셀프호스팅
RTX 3060 12GB 홈서버로 가능한 로컬 AI 작업
RTX 3060 12GB에서는 9.7B Q4 양자화 모델을 GPU에 전부 배치한 단일 사용자 초안 생성이 가능했지만, 동시 사용자·긴 컨텍스트·학습 작업은 별도 검증이 필요합니다.
데이터 프로젝트
Kafka Producer와 Consumer를 실제 택배 흐름으로 이해하기
Producer는 이벤트를 토픽에 맡기고 Consumer는 자기 읽기 위치를 기준으로 가져갑니다. 둘은 직접 서로를 호출하지 않으며 Kafka가 저장과 전달 사이를 분리합니다.
데이터 프로젝트
FastAPI 서버 연결 거부 오류 10061 해결 순서
10061은 클라이언트가 도착한 주소·포트에서 연결을 받아 주는 서버를 찾지 못했다는 뜻이므로, 프로세스 → 바인딩 주소 → 포트 → 컨테이너 공개 순서로 확인해야 합니다.
AI 실습
내가 AI와 투자 데이터를 기록하는 이유와 검증 원칙
정답을 아는 사람처럼 예측하기보다 직접 실행한 과정, 원문 데이터, 실패와 한계를 남겨 다른 사람이 같은 판단을 다시 확인할 수 있게 하려는 기록입니다.
투자 데이터
백테스트 수익률이 과장되는 7가지 함정
미래정보, 생존편향, 비용 누락, 같은 종가 체결, 기업행동, 과최적화와 결측치 삭제는 전략이 좋아서가 아니라 데이터 처리 때문에 수익률을 높일 수 있습니다.
투자 데이터
외국인·기관 수급은 어디서 보고 무엇을 믿어야 하나
수급 숫자는 화면 크기보다 출처·시장·투자자 분류·단위·기준시각을 먼저 확인하고, 장 마감 검증에는 한국거래소의 확정 통계를 기준으로 삼아야 합니다.
투자 데이터
실시간 수급과 장 마감 확정 수급의 차이
장중 화면은 해당 시각의 추정·잠정 상태로 저장하고, 장 마감 확정값은 별도 레코드로 추가해야 합니다. 장중 숫자를 확정값으로 이름만 바꿔 덮어쓰면 검증 이력이 사라집니다.
AI 실습
Anaconda 환경과 JupyterLab을 처음부터 설치하는 순서
설치 파일의 출처와 버전을 먼저 고정하고, conda·Python·JupyterLab·커널 계산을 차례로 확인하면 설치 완료와 실행 가능 상태를 구분할 수 있습니다.