🎫 DevFest 송도 컨벤시아에서 개최된 Google Developers Group을 좋은 기회로 다녀왔다. 전에는 몰랐지만, 국내 최대 규모의 IT 축제라고 한다. 이런 오프라인 개발자 모임은 처음이라 기대가 됐다. 여유롭게 1시 30분 정도에 도착을 했고, 듣고 싶은 세션을 추려보니 4가지로 추려졌다. [업스테이지] AI로 굴러가게...

👩‍💻 GitHub 이번 LangChainThon에서는 RAG를 활용한 MVP 프로젝트를 진행하였다. 전에 데이터 전처리 -> 모델링 -> 평가 지표를 확인하여 발표했던 DataThon과 달리, 우리가 문제를 정의하고 그 문제를 개선할 수 있는 RAG 시스템 기반의 LLM 응용 시스템을 만드는 것이였다. 사실 LLM을 공부하면서 제대로 이...

1. 미래 예측 시계열: 시간 순서대로 발생한 데이터의 수열 미래의 데이터를 예측하려면, 두 가지의 전제가 필요하다. 과거의 데이터에 일정한 패턴이 발견된다. 과거의 패턴은 미래에도 동일하게 반복될 것이다. 위 두 가지 전제를 한 문장으로 줄이면 다음과 같다. ...

1. 시계열 예측을 위한 대표적인 모델, ARIMA 2017년까지 LSTM과 Transformer를 이용한 접근이 ARIMA를 비롯한 통계 모델에게 우세를 점하지 못하고 있음. 현재도 복잡성이 낮은 예측문제에서 높은 예측 성능을 보이고 있음. ARIMA = AR + Integraion + MA AR (AutoRegre...

1. 금융 시계열의 특징 용어 설명 팩터(factors) 금융에서 팩터란 투자 사잔의 전체를 구성하는 구성 요소를 의미 수익률(Return) 금융에서 수익률이란 자본에 대한 수익의 비율을 말하며, 투자에 대한 수익성을 나타내...

1. 시계열 데이터의 특징 1-1. 주요한 시계열 요약 통계 특징 평균과 분산 최댓값과 최솟값 시작과 마지막 값의 차이 국소적 최소와 최대의 개수 시계열의 평활 정도 평활 정도(Smoothness) : 무작위적 변화로 생기는 효과를 줄이는 방법 중 하나 ex. 주어진 시계열 ...

1. 시각화를 통한 시계열 데이터 탐색 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt eustockmarkets = pd.read_csv('~/aiffel/time_series_basic/EuStockMarkets.csv') eustockmarkets.head(...

1. 시계열 데이터 시계열 데이터 : 일정 시간 간격으로 배치된 데이터들의 수열, 시간적으로 종속된 모든 데이터는 시계열에 해당함. 시계열 분석 : 시간 순서대로 정렬된 데이터에서 의미 있는 요약과 통계정보를 추출하기 위한 노력 2. 시계열의 성질 2-1. 시계열의 요소 추세 (Trend) 장기적으로 증가...

1. Install pip install transformers datasets evaluate accelerate 2. 코드 2-1. 데이터 !pip install -U datasets fsspec from datasets import load_dataset imdb = load_dataset("imdb") from transform...

1. 학습 준비 # 데이터와 라이브러리가 준비 되었다면 아래 코드로 데이터가 잘 불러지는지 확인해보자. import os import pandas as pd from pandasql import sqldf # pandasql을 전역 환경으로 지정 mysql = lambda q: sqldf(q, globals()) data_dir = 'C:/Us...