분류 전체보기289 1월 넷째주 신문읽기 1️⃣ 산업 🔹 TSMC 실적 발표에 따른 반도체 산업 회복 신호 • 반도차 파운드리 (위탁생산) 세계 1위인 대만의 TSMC 가 작년 4분기 호실적을 발표하면서 반도체 관련주 주가가 급등했다. 스마트폰과 AI 를 중심으로 수요가 회복되어 호실적을 보인 것으로 예상된다. 2️⃣ 경제 🔹 미국 PCE 발표 • PCE (개인소비지출) : 민간 부문에서 얼마나 돈을 사용했는지, 지난달보다 얼마나 더 쓰거나 덜 썼는지 소비지출금액의 추세를 볼 수 있다. 미국 연방제도가 기준금리 등 통화정책을 결정할 때 중요하게 보는 지표이기도 하다. • 미국은 고금리 정책으로 물가 상승세를 잡고 있다. 실제로 CPI (소비자물가지수) 상승률을 크게 낮추었다. 3️⃣ 사회 🔹 치솟는 분양가, 부동산 경기 악영향 • 분양가를 주변.. 2024. 1. 27. [Causal Forest] 머신러닝 기반의 인과 포레스트 기법을 활용한 처치효과 검증: 교내 동아리활동 참여가 협업능력에 미치는 효과를 중심으로 ● [Research Topic] ● ∘ Causal Forest 기법을 활용해 처치효과를 검증 ∘ 교내 동아리 활동 참여가 협업 능력에 미치는 효과 분석 : 동아리 활동이 협업능력에 미치는 평균 처치효과 (ATE) 를 추정함과 동시에 성별, 또래관계, 교사관계에 따라 동아리활동의 효과가 다르게 나타나는지 (Heterogeneous treatment effects) 도 탐색 ● [Introduction] ● ⑴ 기존 연구 방식 ∘ 처치들에 대한 효과를 Randomized experiments 혹은 Observational data 를 이용해 검증하려는 노력이 이루어지고 있다. Randomized experiments 는 연구자가 처치 할당을 하기 때문에 참여자에 의한 Selection bias 가 발생하.. 2024. 1. 23. 1월 셋째주 신문읽기 1️⃣ 산업 🔹 쿠팡, LG 생활건강 냉전 끝내다 • 최근 알리익스프레스와 테무 등 중국 이커머스 업체의 한국 공략이 활발해지면서, 위기감을 느낀 쿠팡도 거래를 중단했던 업체와 관계 회복에 나섰다. 갑질 고발로 거래를 중단했던 LG 생건과도 다시 관계를 복원하며 CJ 제일제당과의 관계 진전도 기대하고 있다. 🔹 OTT 업체의 승부수, 스포츠 중계권 • 한국프로야구 중계권이 요즘 화제이다. 뉴미디어 중계권 (포털, OTT 등 방송 외 미디어를 통해 프로야구를 중계할 수 있는 권리) 경쟁 입찰에서 티빙의 모기업 CJ ENM 이 우선협상 대상자로 선정되었다. 🔹 삼성전자, AI 스마트폰 공개 • 삼성전자가 갤럭시 24를 공개하면서, 외부 서버와 연결 없이 기기 자체에서 AI 를 활용할 수 있는 온디바이스 AI.. 2024. 1. 19. 1월 둘째주 신문읽기 1️⃣ 산업 🔹 넥슨, 확률형 아이템 조작으로 역대 최대 과징금 • 아이템 당첨 확률을 임의로 낮추고 공지하지 않은 과실로 공정위가 넥슨에 과징금 116억원을 부과했다. 🔹 11번가 재매각 본격화 • 재무적 투자자 (FI) :회사의 경영에는 참여하지 않고 금전적 수익만을 목적으로 하는 투자자 • 최대주주 SK 스퀘어가 11번가 IPO와 매각에 실패하며 11번가의 재매각이 본격화되었다. 🔹 엔비디아의 질주, 바이오까지 이어진다 • 엔비디아가 새 GPU 를 발표하며 사상 최고 주가를 경신했다. ※ 엔비디아는 AI 반도체 시장 점유율 90%에 달하는 AI 칩 절대 강자이다. • 엔비디아는 미국 대형 제약회사 암젠과 함께 신약 연구를 위한 슈퍼컴퓨터를 개발 중이라고 발표했다. 300만 명으로부터 추출한 5억 개.. 2024. 1. 12. [개념] Part ② : 유형별 알고리즘 - ⑸ Dimensionality Reduction 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 1. 10. [개념] Part ② : 유형별 알고리즘 - ⑷ Clustering 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 1. 9. 인과추론의 데이터 과학_2023 - week2. RCT 📔 강의자료 필기본 ① Potential Outcome Framework ▢ Potential Outcome Framework • counterfactual : 해당 treatment 가 없었다면 어떠했을까 • Causal effect = (Actual outcome for treated if treated) – (Potential outcome for treated if not treated) ▢ Fundamental Problem of Causal Inference : Selection Bias • 현실에서는 잠재적 결과를 관측할 수 없다. 하나의 대상에 대해서는 오직 하나의 상태만 관찰할 수 있다 • 현실에선 Control group (treatment 를 받지 않은 그룹) 만 관찰 가능하다. • .. 2024. 1. 9. [book] 대학원에서 살아남는 레시피 보호되어 있는 글 입니다. 2024. 1. 7. HMM 기본 코드/응용사례 정리 ① 개념 보충 ◯ Markov chain • HMM 은 마르코프 체인을 확장한 모델이다. • 마르코프 연쇄는 마르코프 성질을 가진 이산확률과정 (discrete-time stochastic process) 을 의미한다. 시간에 따른 시스템 상태의 변화를 타나내며 이를 전이 Transition 이라고 부른다. • 마르코프 성질 : 미래의 상태는 오직 현재의 상태 혹은 더 이전의 일정기간에만 영향을 받는다. 미래의 어떤 상태를 예측하기 위해 과거의 긴 이력을 필요로 하지 않는 성질을 의미한다. 즉, 과거와 현재 상태가 주어졌을 때의 미래 상태 조건부 확률 분포는 과거 상태와는 독립적으로 현재 상태에 의해서만 결정된다. • 이산확률과정 : 시간이 연속적으로 변하지 않고, 이산적으로 변하며 (현재 상태에서 그냥.. 2024. 1. 5. 인과추론의 데이터 과학_2023 - week1. 빅데이터, AI 시대에서의 인과추론 📔 강의자료 필기본 ① Credibility Revolution ▢ Causal inference • observational data 로부터 특정한 현상의 인과관계를 밝혀내는 것 • Econometrics : 데이터 분석을 통해 경제 현상을 분석하고 이론을 테스트 하는 분야 • 인과추론은 모형을 어떻게 정의하느냐 보다, 잘 설계된 Research design 이 더 중요하다. • Experimental approaches Example ∘ RCT ∘ Quasi-experiments - DiD, Instrumental variables, Fixed effects, RD, Matching, Synthetic control) ② Challenges in Causal inference ▢ Correlation.. 2024. 1. 5. 이전 1 2 3 4 5 ··· 29 다음 728x90
