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[초보자를 위한 재테크] 예금 Vs 적금 어떤 게 나에게 더 유리할까요? 재테크를 시작하려는 분들이 가장 먼저 고민하게 되는 금융 상품 중 하나가 바로 예금과 적금입니다. 이 둘은 모두 은행에서 제공하는 대표적인 저축 수단이지만,  자신의 재정 상황에 맞지 않는 상품을 선택해 후회하는 경우도 많습니다. "목돈을 한꺼번에 맡기는 게 좋을까? 아니면 매달 꾸준히 적립하는 게 유리할까?" 이 질문에 답하기 위해서는 단순히 금리만 비교하는 것이 아니라, 저축의 목적, 개인의 재정 상황, 그리고 현재의 금융 환경을 꼼꼼히 따져봐야 합니다.예를 들어, 안정적으로 목돈을 굴리고 싶다면 예금이 유리할 수 있지만, 매달 조금씩 모으면서 저축 습관을 기르고 싶다면 적금이 더 적합할 수 있습니다.이번 글에서는 예금과 적금의 기본 개념과 차이점을 살펴보고, 각각의 장단점을 비교하여 어떤 상황에서 .. 2024. 12. 2.
위드마크 공식 (BAC 계산기) 사람에 따라 정도에 차이가 있긴 하지만, 술을 마시면 대부분 취하게 됩니다.술을 마신 뒤  아마, “내가 지금 얼마나 취했을까?” 궁금해본 적 있으실 겁니다.취하는 이유는 알코올이 몸 안으로 들어와 혈류를 타고 돌아다니면서 우리의 뇌와 몸에 영향을 주기 때문입니다.이 상태를 수치로도 나타낼 수 있습니다.이렇게 나타낸 것이 바로 혈중 알코올 농도(BAC: Blood Alcohol Concentration)입니다.BAC가 높을수록 판단력과 반사 능력이 떨어집니다. 따라서, 운전할 때, 법적 기준 이상이면 음주운전에 해당할 수 있습니다.보통은 호흡 측정기를 사용하고 좀 더 정확히 측정하고 싶은면 혈액 검사를 합니다.하지만 매번 호흡 측정기를 사용하거나 혈액 검사를 할 수는 없습니다.그래서, 마신 술의 양과 시.. 2024. 10. 26.
[ML][용어] One-Hot Encoding (원-핫 인코딩) One-Hot 인코딩은 컴퓨터가 이해할 수 있도록 범주형 데이터를 이진 벡터로 변환하는 방법입니다. 이 기법은 각 범주에 해당하는 위치만 1로 표시하고, 나머지는 0으로 만듭니다.  1. One-Hot Encoding의 정의 One-Hot Encoding은 주어진 범주 중 하나를 컴퓨터가 이해할 수 있는 0과 1로 이루어진 벡터로 변환하는 방법입니다. 변환된 벡터에서 해당하는 범주만 1로 표시되고, 나머지는 모두 0이 됩니다.예시로,과일"이라는 범주에 사과, 포도, 수박이라는 범주의 값이 있다고 해봅시다.사과 → [1, 0, 0]포도 → [0, 1, 0]수박 → [0, 0, 1]이렇게 변환하면, 컴퓨터는 이진 벡터로 변환된 데이터를 처리할 수 있습니다.2. 주요 특징1) 범주별 독립적 표현 각 범주는 해.. 2024. 10. 25.
[ML][용어] Gradient Boosting Machine (GBM) Gradient Boosting Machine (GBM)은 앙상블 학습(Ensemble Learning) 기법의 하나로, 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 예측 성능을 향상시키는 방법입니다. 주로 결정 트리(Decision Tree)를 사용하며, 각 트리가 순차적으로 학습됩니다. 1. GBM의 정의 GBM의 핵심 아이디어는 이전 모델의 오차(residual)를 줄이는 방향으로 새로운 모델을 학습시키는 것입니다. 이 과정에서 Gradient Descent(경사 하강법)을 사용하여, GBM은 각 반복에서 손실 함수의 기울기(gradient)를 계산하고, 다음 트리는 이 기울기를 줄이는 방향으로 학습합니다.수학적으로 정의하면 다음과 같습니다.​여기서,이 과정은 지정된 반복 횟수나 오차.. 2024. 10. 22.
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