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금융자격증10

#05. FDP 시험 : 머신러닝 공부를 위한 기초 통계, 수학 (확률밀도추정, 분류) #04 FDP 시험 : 머신러닝 공부를 위한 기초 통계, 수학(회귀분석, 차원축소)의 연장선 포스팅입니다. (잠시 복습 : 머신러닝을 위해 하기 위해서는 1) Regression(회귀분석), 2) Dimension Reduction(차원축소), 3) Density Estimation(확률밀도 추정), 4) Classification(분류)에 대해 공부하여야 합니다.) 앞에서, 회귀분석(Regression)과 차원축소(Dimension Reduction)에 대해 간략히 알아보았습니다. 이번에는 확률밀도추정(Density Estimation)과 분류(Classification)에 알아보겠습니다. 3. Density Estimation [기본 개념] Density Estimation은 확률밀도 추정입니다. 확.. 2023. 4. 10.
#04. FDP 시험 : 머신러닝 공부를 위한 기초 통계, 수학 (회귀분석, 차원축소) FDP 시험내 핵심은 머신러닝 알고리즘을 제대로 이해하고 실제 데이터를 통해 다수의 모델을 만든 후 개별 모델의 성과를 비교, 분석하여 최적의 모델을 찾는 것입니다. 그럼 먼저 머신러닝 알고리즘이 어떤 통계, 수학 지식에 기반하는지를 알아보아야 합니다. 머신러닝을 위한 수학, 머신러닝 알고리즘 등등에 대한 국내외 유명한 책을 보면 머신러닝을 제대로 이해하기 위해서는 위와 같이 4개의 대분류내 6개의 개별 교과목을 학습하여야 한다는 것입니다. 이번 포스팅은 4개의 대분류 (Regression, Dimension Reduction, Density Estimation, Classification)에 대해 설명하고자 합니다. 1. Regression [기본 개념] Regression은 회귀분석입니다. 회귀분석을.. 2023. 4. 10.
#03. FDP 커리큘럼 소개 FDP 커리큘럼은 앞에서 살펴본 바와 같이 총 9개의 토픽으로 구성되어 있습니다. 개별 토픽을 살펴보기 전에 FDP 커리큘럼 자체가 어떻게 구성되어 있는지에 대해 살펴보겠습니다. 스터디가이드 (STUDY GUIDE) 스터디가이드는 FDP 자격 시험을 준비하는 데 필수적으로 살펴보아야 합니다. 개별 토픽은 1) Readings, 2) Key Words, 3) LOS(Learning Objectives)로 구성됩니다. 1) Readings : 개별 토픽은 여러 개의 리딩으로 구성됩니다. 아래 예시를 보면, 토픽1내 리딩1.1은 Data Science for Business라는 책의 챕터 1,2입니다. 이렇듯, 특정 책의 특정 챕터 혹은 별도의 보고서 또는 논문 등이 리딩에 포함됩니다. 2) Key Words.. 2023. 4. 6.
유투브 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 (기초 통계 #3) 머신러닝 알고리즘은 1) 선형 회귀분석, 2) 로지스틱 회귀분석, 3) 의사결정 나무 등등 다양한 통계, 수리에 기반합니다. Financial Data Professional (FDP) 금융데이터전문가 자격 시험을 통과하고, FDP 홀더가 되기 위해서는 머신러닝 알고리즘을 직관적으로 이해하고, 알고리즘간의 차이점을 설명할 수 있어야 합니다. 아래 유투브는 "Simplilearn" 라는 채널내 머신러닝 강좌입니다. 개별 알고리즘별로 비디오 클립을 나눠놔서 공부하기에 너무 편하네요. 1. 채널내 강좌 Machine Learning | Learning Playlist [2022 Updated] www.youtube.com 2. 선형회귀 분석 (Linear Regression) 3. 로지스틱 회귀 분석 (Log.. 2023. 4. 3.
유투브 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 (기초 통계 #2) 딥러닝, 인공지능을 학습하기 위해서는 인공신경망(Artificial Neural Network, ANN)에 대한 이해는 필수입니다. ANN의 기본 원리는 이해하더라도, 각기 다른 구조, 다른 형태의 ANN을 이해하기 위해서는 추가적인 통계, 수리적 지식이 필요합니다. 아래 유투브는 "3Blue1Brown" 라는 채널로, 딥러닝을 직관적으로 이해하기 쉽게 잘 풀어서 설명합니다. 1. 채널 3Blue1Brown 3Blue1Brown, by Grant Sanderson, is some combination of math and entertainment, depending on your disposition. The goal is for explanations to be driven by animations a.. 2023. 4. 3.
유투브 머신러닝, 딥러닝, 인공지능 (기초 통계 #1) 머신러닝, 딥러닝, 인공지능을 학습하기 위해서는 기본적인 통계, 수리 배경지식이 필요합니다. 모든 내용을 배경 지식, 상세한 수식, 증명, 직관적 이해, 응용에 기반해서 학습하면 좋겠지만, 인공지능을 대학원에서 전공하지 않는 분들에게 현실적으로 쉽지 않습니다. 그럼 어디까지 알면 좋을까요? 제가 그간에 검색해서 찾아놓은 유투브 리스트 중에 선별하여 몇개 공유하도록 하겠습니다. 아래 유투브는 "StatQuest with Josh Starmer" 라는 채널로, 기본적인 통계, 수리 지식을 참 이해하기 쉽게 영상으로 편집하여 제공합니다. 참 간결하게 설명을 잘합니다!! 1. 채널 StatQuest with Josh Starmer Statistics, Machine Learning and Data Science.. 2023. 4. 3.
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