전체 글 (393) 썸네일형 리스트형 예제와 함께 단숨에 이해하는 Lyapunov Stability [1/2] 0. 배경 "단숨에"라는 부사와 [1/2]라는 편명이 조화롭지 않다는 것은 알고 있다. 하지만, Lyapunov를 단숨에 이해하기는 불가능하다. 혹시 너무 직관적으로 이해하고 있다면, 제대로 이해하지 못했다는 증거일 테다. 하지만 한 번 이해하고 나면, 이름에서 오는 간지와 더불어 나 이제 완전한 공학도로 거듭났구나 하는 뽕맛도 느낄 수 있다. 게다가 웬걸, 한 번 이해하고 나면 아 이런 간단한 거구나! 하는 상쾌함도 다가온다. 이에 간단한 예제 (보행 상황에서 Lyapunov stability 확인) 와 함께 Lyapunov stability를 설명하는 글을 작성해봤다. 나처럼 이야기 좋아하는 사람들은 본격적인 리야푸노프 튜토리얼 자체보다는 그 개개인에 대한 역사를 좀 더 흥미로워한다. 사실 리야푸노프.. 미국주식 데이터분석 2주 플랜 [1/14]- 볼린저밴드로 하루 수익률 -0.4% 0. 배경 주식 공부를 하며 가장 먼저 접하는 방법은 볼린저 밴드라고 불리는 것이다. 이동 평균에서 표준편차만큼의 선을 그어두고, 해당 선을 지나칠 때 구매하는 것이다. 쉽게 말하자면, 통계적으로 과도하게 비싸졌다 싶으면 팔고, 과도하게 저렴하다 싶으면 사는 방법이다. 분석을 위해 2023년 11월 1일 부터, 2024년 1월 5일까지 NASDAQ 주식 분석 결과를 바탕으로, 1월 8일 매수 / 1월 9일 매도하여 수익률을 확인했다. 1. 방법 NASDAQ의 market cap 기준 상위 100개 기업 중에서, 해당 기간 동안에 볼린저 밴드를 계산했고, 매수 직전에 하한 표준편차 선을 교차한 종목은 위 여섯 개 뿐이었다. 그래프를 자세히 보면, 마지막에서 하루 전에는 아래 점선의 밑에 위치했다가 마지막 .. [Bayesian 1차] 모르면 모른다 말하는 Deep Learning - "What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?" 저자인 Alex Kendall은 2017년 SegNet이라고 하는 Encoder-Decoder 구조를 발표하면서 해당 분야의 선두주자로 뛰어오른 바 있다. 잘 감이 안오겠지만, 생성형 AI (Generative AI)의 두 분야가 1) Encoder/Decoder 구조 2) Generative Adversarial Network (GAN) 라고 생각하면 된다. 그 중 천하통일을 하고 있는 것이 Encoder/Decoder 구조인 것이다. 다른 저자인 Yarin Gal 역시 젊은 나이에 해당 분야에서 두각을 나타내며 현재는 영국 Oxford의 교수를 하고 있다. 2020년부터 200여개 가까운 연구결과물을 발표했으니, 성과가 상당하다. Encoder/Decoder 구조를 더 잘 이해할 수 있으면 좋겠지만,.. 이전 1 ··· 7 8 9 10 11 12 13 ··· 131 다음
