유비온 빅데이터를 활용한 디지털금융 전문가 과정 3기_(16)

 

 

안녕하세요! 11월 25일부터 30일까지의 한 주를 정리해봤어요 😊

 

 

이번 주는 발표 위크... 논문 발표! 📚

이번 주에만 논문발표와 기획 발표가 모두 있었어요!

논문발표에서는 각 팀마다 부도모형 논문과 알고리즘 관련 논문 각각 1개씩 정해서 발표를 진행하게 되었는데요,

저희 조가 선택한 논문은 '딥러닝 시계열 알고리즘을 적용한 기업부도예측모형 유용성 검증'이었어요!

 

이번 논문 발표를 준비하면서 처음으로 이렇게 논문을 자세하게 읽고 모르는 부분을 찾아보면서 공부하고 리뷰한 경험은 처음이었어요.

확실히 대략적으로만 읽는 것보다 몰랐던 내용을 세세하게 알 수 있었고, 이번 논문 발표로 논문을 읽을 때에는 연구자의 의도나 어떤 인사이트를 전달하고자 했는지 파악하는 게 중요하다는 걸 깨달았어요!

도움이 많이 되었습니당 ㅎㅎ

 

 

AICE 자격증 발견! 🏆

자격증을 하나 발견했는데요, AICE 자격증이라고 한국경제신문에서 개발한 자격증이래요!

AICE가 뭐냐면요!

AICE는 인공지능 기술을 제대로 다룰 수 있는지를 검증하는 자격증이에요.

크게 3단계로 나뉘는데:

• 해석: 인공지능의 재료인 빅데이터를 해석하고 다룰 수 있는가? (기업 데이터, 공공 데이터, Tabular/Image/Text 데이터 등)
• 활용: 인공지능 기술을 상황에 맞게 활용할 수 있는가? (데이터 탐색 → 데이터 분석 → AI 모델링 → AI 모델 평가)
• 해결: 현실의 문제를 인공지능으로 해결할 수 있는가? (예: 교통 내비게이션 목적지 도착시간 예측, 제조 선반 수주여부 예측 등)

이번 부트캠프에서 모델링을 배웠어서 과정 수료 후에 이 자격증도 복습 차원에서 도전해볼만 한 것 같아요!

 

 

 

프로젝트 기획 발표 - 성능에 집중! 💪

이번 주에만 발표가 두 번 있었는데요, 논문발표 다음으로 프로젝트에 대한 기획발표를 하였습니다!

최종 프로젝트는 공통주제인 '부실징후'를 가지고 프로젝트를 진행해야 해서, 방향성이 크게:

• 부실기업 성능부문
• 부실기업 + 투자전략
• 부실기업 + 시스템구축

등으로 선택지가 나뉘었는데요,

저희 팀은 성능이 중요하다고 보고 성능을 선택하게 되었습니다!

 

증권사를 목표로 하고 있어서 투자전략을 같이 하고 싶었지만, 제대로 하는 프로젝트는 처음이다 보니 기본적인 것을 우선으로 하였고, 투자전략은 기본기를 다져서 추후에도 해볼 수 있다는 판단이었습니다.

저희 프로젝트의 큰 틀은 다양한 모델을 써보는 것이 목표였어요!

Logistic Regression, Random Forest, XGBoost, LSTM, GRU, TabNet, FT-Transformer 등 여러 모델을 비교해보면서 어떤 모델이 부실기업 예측에 가장 적합한지 찾아보려고 합니다 😊