이번 글에서는 주가 예측에 AI 적용에 대해 정리해 볼게요. 사실 이미 AI는 주식 시장 예측에 적용되고 있어요. 그러나, 실제 주식 시장에 깊이 관여하는 일부의 사람들 이외에 AI를 이용해 주식 예측을 할 수 있다는 것에는 개인적으로 매우 부정적입니다. 인공지능을 적용하건 안하건, 문제는 그 분야의 정확한 정보를 얼마나 갖고 있느냐가 핵심일 것이기 때문입니다. AI 주식 예측이 가능한가? 최근 챗GPT를 비롯해서 Perplexity 등 여러 생성형 AI들을 사용하다 보면 "주식 예측, 코인 예측도 가능하지 않을까?" 하는 생각을 하게 됩니다. 또, 이런 생각을 자극하는 것은 유튜브 등에서 갑자기 나타나는 광고에서 '딥러닝 모델로 투자 수익률을 극대화한다' 식의 카피를 볼 때도 있어서 무의식 중에 '아..

오늘은 지금까지 살펴보고 정리한 모든 내용을 가지고 실제로 파인 튜닝을 실행하기 위해 파이썬 코드를 구성해 보도록 하겠습니다.  Llama 3.2 1b 모델 파인 튜닝파인 튜닝도 역시 시스템의 성능이 중요합니다. 가지고 있는 PC가 워낙 오래된 저사양 PC라서 실제로 문제없이 잘 진행될지도 의문이지만 한번 해 보도록 하겠습니다.프로세서: AMD Ryzen 3 3300X 4-Core Processor 3.79 GHzRAM : 16.0GB그래픽: NVIDIA GeForce GTX 1650 Llama 모델 중에서도 llama 3.2 1B를 선택한 이유가 처음에는 3B 모델을 튜닝해 보고 싶었으나 사전 테스트해 보니 실제로 워낙 낮은 사양이라 3B 모델은 시작도 안되던 경험을 했습니다.    파인 튜닝 모델 준..

TensorFlow는 강력한 머신러닝 프레임워크로, 그 작동 원리를 이해하기 위해서는 텐서(Tensor), 연산 그래프(Operation Graph), 세션(Session)과 같은 핵심 개념들을 깊이 있게 이해하는 것이 중요합니다. 이 글에서는 이러한 개념들을 자세히 설명하고, 예제를 통해 그 사용법을 소개합니다.  TensorFlow의 핵심 개념 (텐서, 연산 그래프, 세션)  텐서(Tensor)텐서는 다차원 배열의 일반화된 형태로, TensorFlow의 기본 데이터 구조입니다. 텐서는 다양한 차원과 형식을 가지며, 이를 통해 복잡한 데이터를 효율적으로 표현할 수 있습니다. 텐서의 차원은 랭크(rank)로 불리며, 각 랭크에 따라 다음과 같이 분류할 수 있습니다.스칼라 (0차원 텐서): 단일 값 (예:..

이번 글부터는 인공지능 기술을 직접 체험할 수 있도록 TensorFlow에 대해 소개해 보도록 하겠습니다. TensorFlow를 가장 직관적으로 이용해 볼 수 있는 파이썬 프로그래밍을 통해 인공지능에 대해 직접 체험하며 관련한 기술들이 무엇들이 있고, 어떻게 활용할 수 있는지 생각해 볼 수 있도록 여러 회차에 걸쳐 정리해 보도록 하겠습니다. TensorFlowTensorFlow는 구글 브레인 팀에서 개발한 오픈소스 머신러닝 프레임워크로, 다양한 머신러닝 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 도와줍니다. TensorFlow의 핵심은 데이터 흐름 그래프(data flow graphs)를 이용해 복잡한 계산을 효율적으로 처리하는 데 있습니다. 이 프레임워크는 단순한 머신러닝 모델부터 심층 신경망(deep neural..