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지각에세이_정지윤

AI의 지능은 어디까지 발전해야 하는가?2025111511 정지윤 시간이 지날수록 방대한 양의 데이터가 생성됨과 동시에 저장되는 나날이 계속되고 있다. 데이터가 해가 갈수록 기하급수적으로 늘어나게 되며 인공지능의 예측률과 성능을 높이기 시작했고 이는 자율자동차, 의료, 환경 보호 등 모든 영역에서도 활용되고 있다. 특히 chat gpt와 같은 생성형 인공지능이 진짜 사람처럼 대화가 가능하게 되면서 학생들 뿐 아니라 직장인, 노령층의 사용빈도도 증가하고 있는 추세이다. 하지만 이렇게 인공지능 기술이 발전하며 이를 우려하는 의견도 생겨나고 있다. 인공지능이 발전하게 되어 인간과 같은 지능, 혹은 인간보다 더 똑똑해지게 되면 인류에게 위험한 일이 될 것이라는 게 이들의 생각이었다. 해당 전문가들 중에서도 인공..

[결석에세이_배나현] 딥러닝을 통한 비트코인 가격 예측

비트코인에 대해 아시나요? 비트코인을 두고 많은 사람들이 코인을 해라, 하지 마라 이야기를 많이 하죠. 비트코인을 직접 하진 않지만 평소에 관심있던 주제라 이렇게 에세이 주제로 가져오게 되었습니다. 제가 가져온 논문은 [GRU 분석 모델을 활용한 비트코인 시장 예측 : LSTM과 Random Forest 모델 비교 분석]입니다. [배경] 비트코인은 2009년 등장 이후 빠르게 성장하여 현재 대표적인 디지털 자산으로 자리잡았습니다. 최근에는 금융 자산으로서의 역할이 확대되면서 투자자와 학계의 주목을 받고 있는데요, 블록체인 기반의 비트코인은 거래의 투명성과 보안성을 제공하며, 높은 변동성으로 인해 위험 요소인 동시에 단기 수익 기회로 작용합니다. 특히 전통적인 금융 자산과는 달리, 비트코인 가격은 거시경..

Gradient Boosting의 진화: XGBoost 분석 XGBoost란 무엇인가? XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)는 트리 기반의 앙상블 학습 기법 중 하나로, Gradient Boosting 알고리즘의 확장 버전이다. 2016년 이후 Kaggle과 같은 데이터 분석 경진대회에서 압도적인 성능을 보여주며 큰 주목을 받았다. 이 알고리즘은 첸 텐치에 의해 개발되었으며, 핵심 목표는 학습 속도와 예측 성능의 극대화였다. Gradient Boosting은 여러 개의 약한 학습기, 보통은 결정 트리를 순차적으로 학습시켜 성능을 점진적으로 개선하는 방식이다. 기존의 Gradient Boosting은 구현이 비교적 단순하고 성능도 우수하지만, 학습 속도가 느리고 과적합의 가능성이 ..