AIstory (4페이지)

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경제·금융 해설

2026년 7월 28일 국내 주가지수의 큰 폭 하락과 관련하여, 금융위원회가 논의한 단일종목 레버리지 상품의 변동성 증폭 우려와 투자자 보호를 위한 보완방향을 상세히 살펴봅니다.

AI·자동화

AI에게 질문만 하는 단계를 넘어, 자료 수집부터 정리·보고·알림까지 스스로 움직이는 개인 AI 자동화 환경을 홈서버와 n8n으로 구축한 과정을 정리했습니다.

AI 실습

경사하강법은 현재 오차의 기울기를 구해 가중치를 오차가 작아지는 방향으로 조금씩 옮기는 반복 계산입니다.

AI 실습

시험 데이터에 fit을 다시 호출하면 평가용 데이터의 평균과 표준편차를 미리 배운 셈이므로, 학습 데이터에만 fit하고 시험 데이터에는 transform만 해야 합니다.

홈서버·셀프호스팅

RTX 3060 12GB에서는 9.7B Q4 양자화 모델을 GPU에 전부 배치한 단일 사용자 초안 생성이 가능했지만, 동시 사용자·긴 컨텍스트·학습 작업은 별도 검증이 필요합니다.

데이터 프로젝트

Producer는 이벤트를 토픽에 맡기고 Consumer는 자기 읽기 위치를 기준으로 가져갑니다. 둘은 직접 서로를 호출하지 않으며 Kafka가 저장과 전달 사이를 분리합니다.

데이터 프로젝트

10061은 클라이언트가 도착한 주소·포트에서 연결을 받아 주는 서버를 찾지 못했다는 뜻이므로, 프로세스 → 바인딩 주소 → 포트 → 컨테이너 공개 순서로 확인해야 합니다.

AI 실습

정답을 아는 사람처럼 예측하기보다 직접 실행한 과정, 원문 데이터, 실패와 한계를 남겨 다른 사람이 같은 판단을 다시 확인할 수 있게 하려는 기록입니다.

투자 데이터

미래정보, 생존편향, 비용 누락, 같은 종가 체결, 기업행동, 과최적화와 결측치 삭제는 전략이 좋아서가 아니라 데이터 처리 때문에 수익률을 높일 수 있습니다.

투자 데이터

수급 숫자는 화면 크기보다 출처·시장·투자자 분류·단위·기준시각을 먼저 확인하고, 장 마감 검증에는 한국거래소의 확정 통계를 기준으로 삼아야 합니다.