시작을 위한 발버둥 시작을 위한 발버둥

Representaion (표상, 재현, 표현 체계)현실의 일부를 추상화하여, 시스템이 처리 가능한 형태로 변환하는 행위 또는 구조현실 자체를 직접 다루는 것이 아니라 현실의 “대리모델(Proxy)”을 만드는 것복잡한 현실을 조정(Coordination) 가능한 형태로 변환하는 것 Representation 예시화폐 → 경제적 가치의 representation가격 → 수요·공급 기대의 representation신용등급 → 상환 가능성의 representationLLM token → 언어 패턴의 representationembedding → 의미 관계의 representation지도(map) → 지리 현실의 representation => Representation은 항상 compression(압축)을 동..

큐비트란?양자컴퓨터의 기본 정보 단위고전 컴퓨터의 bit를 확장한 개념이지만 단순히 0과 1이 아님확률적, 양자역학적 상태를 표현하는 정보 단위가능성 공간 자체를 표현하는 정보 단위 일반비트전압있음 =1 , 전압없음 = 0결정된 상태를 표현 큐비트0 상태, 1상태중첩의 상태를 가질 수 있음0과 1을 동시에 “저장”하는 것이 아니라 측정 전까지 여러 가능성이 공존하는 상태spot이 아니라 square의 형태로 나타남확률 진폭 구조, 상태 간 관계성, 관측 이전의 potential state 핵심개념중첩(Superposition): 여러 상태가 동시에 존재 가능얽힘(Entanglement): 두 큐비트 상태가 독립적으로 설명되지 않는 현상하나를 측정하면 다른 하나 상태도 즉시 결정됨간섭(Interferen..

엔트로피물리학: 무질서함의 정도, 가능한 상태의 수시간이 지날수록 자연스럽게 증가하는 경향이 있음 정보이론:메시지가 얼마나 예측 불가능한가예측 가능한 정보 = 엔트로피 낮음 = 정보량이 낮음예측 불가능한 정보 = 엔트로피 높음 = 정보량이 높음 정보량과 예측불가능성은 반비례하는 관계그럼 어떤 행위가 반복적으로 이루어져 경향성 형성된다면 엔트로피는 줄어들 수 있는가?=> 국소적(local)으로 엔트로피는 감소할 수 있지만 전체 시스템에서는 엔트로피가 줄어든다고 보기 어려움 “반복 -> 경향성 형성”을 정보이론적으로 해석하면 패턴 증가, 예측 가능성 증가, 압축 가능성 증가를 의미함반복을 통한 경향성의 증가로 다음 행동 예측이 쉽게 가능해지면서 정보 엔트로피는 감소하는 방향이라고 볼 수 있음이는 인간의 언어..

갑자기 그런 생각이 들었다. LLM을 사용할때 명령의 단위를 '토큰'이라고 부르고 이 토큰을 소비하여 결과물을 생산해낸다그리고 점점 AI를 사용한 비용이 토큰 기반으로 과금되기 시작했다. 그렇다면 AI에서의 토큰을 비트코인과 같은 화폐의 개념으로 연결할 수 있을까? 이렇게 연결할 수 있다면, 무단으로 학습되고 있는 창작물들이 거래가 될 수 있는 구조를 만 들 수 있지 않을까.마치 데이터가 현재는 단순한 기록이 아닌 자산이 되어 거래가 되고 있는것 처럼 말이다. 그래서 관련 개념들을 공부하고 연구해보고자 한다.해외에서는 꽤나 연구가 진행되고 있는거 같기는 하다. 나는 대학원 갈 돈도 없고, 시간도 없으니 그냥 혼자 할 수 있는 최대한의 공부를 해보고자 한다.물론 개똥같은 결론이 나올 확률이 크겠지만... ..

지난 포스팅에는 Python과 오픈소스 라이브러리인 FinancDataReader을 이용하여 삼성전자의 주가데이터를 뽑아보았다. 이번에는 지난 번에 만든 CSV파일을 이용하여 R을 이용하여 시계열데이터 분석을 해볼 것이다. 👇지난 포스팅👇 2023.09.19 - [데이터분석 연습] - Python과 R을 이용한 주가분석 ① 가격데이터 수집 Python과 R을 이용한 주가분석 ① 가격데이터 수집 금융학회에 있을 때는 데이터가이드로 간편히 주가 데이터를 뽑을 수 있었다. 졸업을 하고 집에서 혼자하려니 데이터를 모두 알아서 구해야하는 상황에 직면했다. 하지만 항상 기억해야 할 것 livwlgh.tistory.com 1. 시계열 패키지 다루기 저장된 데이터를 시계열 분석에 이용하기 위해서는 단순히 read.cs..

금융학회에 있을 때는 데이터가이드로 간편히 주가 데이터를 뽑을 수 있었다. 졸업을 하고 집에서 혼자하려니 데이터를 모두 알아서 구해야하는 상황에 직면했다. 하지만 항상 기억해야 할 것이 있으니... 누군가는 이미 이 상황을 겪었고 해결책을 마련해 두었다! 역시나 방법은 존재했다! 종가데이터를 수집하기 위해 무료로 배포되고 있는 API인 FinanceDataReader를 사용할 것이다. FinanceDataReader는 금융분석에 필요한 한국, 미국 증권 거래소에 상장된 기업의 주가 가격, 환율, 선물 등 다양한 금융데이터를 뽑을 수 있는 오픈소스 라이브러리다. 제공되는 데이터는 다음과 같다. 종목 코드 - 거래소별 전체 종목 리스트: 'KRX' ('KOSPI', 'KODAQ', 'KONEX'), 'NAS..