트레이딩 학습 방법

▲사진은 LG유플러스의 AI 비전검사 솔루션이 도입된 공장에서 데이터를 분석하는 모습.

Contours

Contour는 동일한 색 또는 동일한 픽셀값(강도, intensity)을 가지고 있는 영역의 경계선 정보이다. 물체의 윤곽선, 외형을 파악하는데 사용된다. openCV의 findContour 함수로 이미지의 Contour 정보와 Contour 트레이딩 학습 방법 계층구조(hierarchy) 정보를 출력한다. 흑백 이미지 또는 이진화된 이미지에만 적용할 수 있다.

findContours 함수로 반환받는 Contour 값은 Contour를 구성하는 점들로 이루어진 배열의 리스트로 len(contours)로는 hierarchy의 갯수를, len(contours[i])로는 각각의 hierarchy를 이루는 Contour 점의 갯수를 알 수 있다. 이 때, 같은 리스트로 이루어진 점들은 같은 Hierarchy에 묶여 있다고 볼 수 있다.

여기서 hierarchy는 index와 -1로 이루어진 Contour * 4 크기의 행렬로 각각의 index에 해당하는 원소는 다음을 의미힌다.
- 0 : 동일 계층에서 다음 Contour의 index, 없으면 -1
- 1 : 동일 계층에서 이전 Contour의 index, 없으면 -1
- 2 : 바로 밑 자식 Contour의 index, 가장 하위의 Contour이면 -1
- 3 : 바로 위 부모 Contour의 index, 가장 상위의 Contour이면 -1

Contour features

이미지 모멘트 (Image Moments)

이미지 모멘트는 객체의 무게중심, 객체의 면적 등과 같은 특성을 계산할 때 유용하다. Contour에 대한 특징값을 뜻하며, openCV에서는 cv2.moments 함수를 통해 이미지 모멘트를 계산하고 이를 딕셔너리 형태로 담아 리턴한다. 반환하는 모멘트는 총 24개로 10개의 위치 모멘트, 7개의 중심 모멘트, 7개의 정규화된 중심 모멘트로 이루어져 있다.

- 공간 모멘트 (Spatial Moments) : m00, m10, m01, m20, m11, m02, m30, m21, m12, m03
- 중심 모멘트 (Central Moments) : mu20, mu11, mu02, mu30, mu21, mu12, mu03
- 평준화된 중심 모멘트 (Central Normalized Moments) : nu20, nu11, nu02, nu30, nu21, nu12, nu03

cv2.moments(array [, binaryImage]) → retval

다각형이나 레스터화된 모양의 이미지의 공간모멘트, 중심모멘트, 평준화된 중심 모멘트를 3차까지 계산한다. 이때 인자로 받는 배열, array는 2차원 포인터로 이루어진 배열이어야 한다. (이때, findContours 함수로 반환받은 contours의 데이터형태는 4차원 배열로, 그 안의 각각의 요소는 같은 hierarchy로 묶인 2차원 포인터들의 배열로 이루어져 있다. 따라서 주로 findContours 함수로 반환받은 Contours의 요소를 array의 인자로 전달한다.) 그러면 moments 함수는 앞서 소개한 모든 모멘트를 계산해 Dictionary 형태로 묶어 반환한다. 이렇게 얻어진 모멘트를 기반으로 이미지 혹은 도형의 다양한 특성들을 구할 수 있다.

1. Centroid

이렇게 얻은 Moments로 대표적으로 해당 Contours의 중심점을 다음과 같은 방법으로 구할 수 있다.
C_x = M_10 / M_00
C_y = M_01 / M_00

2. Extream Point

Moments와는 별개로 해당 Contour의 최남단, 최북단, 최동단, 최서단을 다음과 같이 구할 수 있다.

3. Contour Area

Contour Area는 폐곡선 형태의 Contour로 둘러쌓인 부분의 면적을 의미한다. 해당 Contour의 면적은 Moments에서 "m00"을 통해 구할 수 있다. 마찬가지로 트레이딩 학습 방법 contourArea 함수를 통해 구할 수도 있다.

cv2.contourArea(contour [, oriented]) → retval

위 함수는 Contour의 면적을 구하는 함수이다. 모멘트와 비슷하게 Green 공식(미적분에서 적분을 이용해 면적을 구하는 공식)을 이용하여 이 면적을 구한다. 그러므로 drawContours나 fillPoly 함수를 사용해 윤곽선을 그리는 경우, 반환되는 면적과 0이 아닌 픽셀들의 수는 다를 수도 있다. 또한 이 함수는 주로 교차되어 있는 Contours에 대해서는 잘못된 결과를 반환할 수도 있다. 2차원 포인터의 배열을 contour의 인자로 입력받는다.

4. Contour Perimeter

폐곡선 형태의 Contour 둘레의 길이를 구하거나 폐곡선이 아닌 곡선의 길이를 계산하는 함수이다. 이때, 폐곡선이란 선의 양쪽 끝이 연결되어 있어 도형을 이루며 어느 부분이 시작점이고 끝점인지 알 수 없는 곡선을 의미한다, 양끝이 열려 있어 도형을 이루지 않는 곡선을 폐곡선이라 하지 않는다.트레이딩 학습 방법

cv2.arcLength(curve, closed) → retval

첫번째 인자로 Moments 함수나 contourArea 함수와 마찬가지로 2차원 포인터의 배열을 curve의 인자로 입력받는다. 두번째 인자로 길이를 구하고자 하는 곡선이 폐곡선인지 아닌지를 boolean 형태로 입력받는다. 폐곡선일 경우 True를 인자로 전달하고, 아닐 경우 False를 인자로 전달하면 된다.

Find Contour Features with trackbar

10, 11, 12 번째 면적은 캡쳐때 짤림

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• (학력인증추가)서울대학교 경제학 학사
• (학력인증추가)서울대학교 경제학 석사
• (학렬인증추가)University of California, San Diego 경제학 박사

가톨릭대학교 산업수학센터 연구교수(산업수학 프로젝트)
가톨릭대학교 수학과 겸임교수(계량경제학, 수리금융 강의)
성균관대학교 경영대학 겸임교수(금융공학 강의)
삼성금융연구소
(주)한국기업평가
에너지경제연구원
University of California, San Diego, 경제학 박사(계량경제학 전공)
서울대학교 대학원 졸업, 경제학 석사
서울대학교 경제학과 졸업, 경제학 학사

인간이 설계한 퀀트 트레이딩 전략을 알파고와 같은 인공지능 로봇에게 학습시켜 로봇이 스스로 최적의 타이밍을 포착하여 주식 거래를 할 수 있도록 파이썬 코딩을 통해 구현하는 방법을 실습을 통해 자세히 설명 드립니다.

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인공지능 개발에 사용되는 대표적 방법론 중 하나인 기계학습(Machine Learning) 알고리즘은 크게 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류됩니다.
teacher input가 teacher out으로 구성된 훈련데이터를 이용하여 모형을 훈련시키는 방식이 지도학습알고리즘인데, 입력과 출력간의 함수관계를 훈련을 통해 알아냅니다.
이에 반해 비지도학습은 훈련데이터가 teacher input과 teacher out으로 나뉘어영역에서 져 있지는 않지만 적절한 방법으로 서로 동질적인 데이터들끼리 서로 뭉쳐 그룹을 형성하게함으로써 데이터 내부에 숨겨져 있는 구조를 밝혀내는 알고리즘입니다. 예를 들자면 파티에 모인 수많은 사람들을 호스트가 서로 짝지어주지 않아도 일정 시간이 흐르면 성향이 비슷한 사람들끼리 어울리게 되는 데 이런 게 바로 비지도학습입니다.
강화학습은 지도학습과 비지도학습의 중간 영역에 있습니다. 사람은 학교에서 배우는 지식이외에도 시행착오를 겪으면서 스스로 배워나가는 것들이 인생의 대부분을 차지하는데, 바로 이렇게 시행착오를 겪으면서 배워나가는 학습알고리즘이 강화학습입니다. 인간의 인지기능 발달 과정과 가장 유사한 학습알고리즘이라 최근 인공지능 개발 분야에서 가장 각광받고 있는 알고리즘입니다.

이번 강의에서는 강화학습 알고리즘 중에서 알파고를 만드는 데 사용되어 널리 알려진 Q-learning 알고리즘으로 딥러닝 모형을 훈련시켜 주식트레이딩에 활용하는 방법을 파이썬 코딩을 통해 구현하는 방법을 자세히 설명드립니다. 이론적으로 매우 복잡해 보여도 우리가 일상생활에서 늘 겪고 있는 시행착오 과정에 빗대어 생각하보면 아주 쉽게 이해 할 수 있습니다. 이런 직관적인 이해에 바탕하여 인공지능 로봇에게 인간이 개발한 퀀트 트레이딩 알고리즘을 이해시킨 후 최적의 타이밍을 포착하여 주식거래를 하도록 훈련시키면 인간이 달성가능한 수익을 상회하는 결과를 낳게 됩니다.

이 강의를 수강하시면 강화학습에 대한 기본적인 이해뿐만 아니라 실제 주식거래에 사용할 수 있는 인공지능 로봇 소스코드와 자세한 훈련 방법을 익히시게 됩니다. 코딩 실력은 크게 중요하지 않습니다. 각 과정을 단계별로 차근차근 설명드리므로 파이썬 초급 정도의 코딩 실력만 있으면 강의를 이해하시는 데 아무런 문제가 없습니다.

1. 인공지능 학습 알고리즘
- 지도학습/비지도학습/강화학습 정의 및 차이점

2. 강화학습의 차별성
- Observation/Reward, Exploit/Exploration, 지연된 보상
3. 강화학습 구성요소 1: Entity
- Agent, Environment

4. 강화각습 구성요소 2: Communication channel
- Action, Reward, Observation

핸즈온 머신러닝.딥러닝 알고리즘 트레이딩

(파이썬, Pandas, NumPy, Scikit-learn, 케라스를 활용한 효과적인 거래 전략)

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· 제목 : 핸즈온 머신러닝.딥러닝 알고리즘 트레이딩 (파이썬, Pandas, NumPy, Scikit-learn, 케라스를 활용한 효과적인 거래 전략)
· 분류 : 국내도서 > 컴퓨터/모바일 > 프로그래밍 언어 > 파이썬
· ISBN : 9791161754321
· 쪽수 : 788쪽

디지털 데이터의 폭발적인 증가로 머신러닝을 사용하는 거래 전략의 전문지식에 대한 요구가 높아졌다. 이 책은 지도학습과 비지도학습 알고리즘으로 다양한 데이터 원천에서 신호를 추출해 효과적인 투자 전략을 만들 수 있도록 안내한다.

1부. 프레임워크: 데이터에서 전략 트레이딩 학습 방법 설계까지

1장. 트레이딩을 위한 머신러닝
__이 책을 읽는 법
____기대하는 것
____이 책을 읽어야 하는 독자
____이 책의 구성
____성공하기 위해 필요한 것
__투자업계에서 머신러닝의 부상
____전자거래에서 고빈도 매매까지
____팩터 투자와 스마트 베타 펀드
____알고리즘 개척자는 규모에 있어 인간보다 우위에 있다
____머신러닝과 대체 데이터
__거래 전략의 설계와 실행
____데이터의 소싱 및 관리
____알파 팩터 리서치 및 평가
____포트폴리오 최적화와 리스크관리
____전략 백테스팅
__머신러닝과 알고리즘 트레이딩 전략
____거래를 위한 머신러닝의 사용 사례
__요약

2장. 시장 데이터와 기본적 요인 데이터
__시장 데이터 사용 방법
____시장 미시구조
____주문 호가창 데이터의 사용
____틱 데이터의 규제
____시장 데이터에 대한 API접근
____pandas를 이용한 원거리 데이터 접근
____기타 시장 데이터 공급자
__기본적 데이터 작업 방법
____재무제표 데이터
____기타 기본적 데이터 소스
__판다스를 이용한 효율적 데이터 저장
__요약

3장. 금융을 위한 대체 데이터
__대체 데이터 혁명
____대체 데이터의 원천
__대체 데이터셋 평가
____평가 기준
____데이터의 질
__대체 데이터 시장
____데이터 제공업체와 사용 사례
__대체 데이터로 작업하기
____오픈테이블 데이터 스크레이핑
____어닝 트레이딩 학습 방법 콜 녹취록
__요약

4장. 알파 팩터 리서치
__알파 팩터 엔지니어링
____중요한 팩터 분류
____팩터로의 데이터 변환
__시그널 찾기 - zipline 사용법
____구조-이벤트 주도형 트레이딩 시뮬레이션
____시장 데이터로부터 산출한 단일 알파 팩터
____다양한 데이터 소스의 팩터 결합
____시그널과 잡음의 분리-alphalens의 사용법
____미래 수익률과 팩터 분위수의 생성
____팩터 분위수에 의한 예측 성과
____정보 계수
____팩터 회전율
____알파 팩터 리소스
____기타 알고리즘 트레이딩 라이브러리
__요약

5장. 전략 평가
__zipline으로 포트폴리오 구축과 테스트
____예정된 거래와 포트폴리오 리밸런싱
__pyfolio로 성과를 측정하는 방법
____샤프 비율
____적극적 운용의 기본 법칙
____파이폴리오를 통한 표본 내 및 표본 외 성과
__백테스팅의 함정을 피하는 방법
____데이터 도전
____구현 이슈
____데이터 스누핑과 백테스트 과적합
__포트폴리오 위험과 수익률 관리 방법
____평균 분산 최적화
____평균 분산 최적화의 대안
____리스크 패리티
____리스크 팩터 투자
____계층적 리스크 패리티
__요약

6장. 머신러닝 프로세스
__데이터로부터 학습
____지도학습
____비지도학습
____강화학습
__기계학습 작업 흐름
____기본 작업 개요-k-최근접 이웃
____문제의 구성-목적과 성과 측정
____데이터의 수집과 준비
____특성 탐험, 추출과 공학
____ML 알고리즘 선택
____모델 설계와 조정
____모델 선택을 위한 교차 검증의 활용
____사이킷런을 이용한 파라미터 조정
____금융에서 교차 검증의 문제점
__요약

7장. 선형 모형
__추론과 예측을 위한 선형 회귀
__다중 선형 회귀 모형
____모형을 만드는 방법
____모형을 훈련하는 방법
____가우스 마르코프 정리
____통계적 추론을 수행하는 방법
____문제를 진단하고 해결하는 방법
____실제로 선형 회귀를 실행하는 방법
__선형 요인 모델을 구축하는 방법
____자본자산 가격결정 모형부터 파마-프렌치 5요인 모델까지
____위험 요인 입수하기
____파마-맥베스 회귀 분석
__수축 방법-선형 회귀에 대한 규제화
____과적합을 방지하는 방법
____리지 회귀 분석의 작동 방식
____라쏘 회귀 분석의 작동 방식
__선형 회귀를 사용해 수익률을 예측하는 방법
____데이터 준비
____statsmodels를 사용한 선형 OLS 회귀
____sklearn을 이용한 선형 OLS 회귀
____sklearn을 이용한 리지 회귀 분석
____sklearn을 이용한 라쏘 회귀 분석
__선형 분류
____로지스틱 회귀 모델
____statsmodels로 추론을 수행하는 방법
____예측에 로지스틱 회귀를 사용하는 방법
__요약

8장. 시계열 모델
__진단과 특성 추출을 위한 분석 도구
____시계열 패턴 분해
____롤링 윈도우 통계량 계산
____자기상관계수 계산
____정상성 진단 및 회복
____시계열 변환의 적용
__일변수 시계열 모델
____자기 회귀 모델의 구축
____이동 평균 모델의 구축
____ARIMA 모델 구축 및 확장
____매크로 펀더멘털 예측
____시계열 모델을 활용한 변동성 예측
__다변수 시계열 모델
____방정식 체계
____벡터 자기회귀 모델
____VAR 모델을 활용한 매크로 펀더멘털 예측
____공적분-공통 추세를 가진 시계열
____페어트레이딩 전략의 공적분 활용
__요약

9장. 베이지안 머신러닝
__베이지안 머신러닝 작동 방식
____경험적 증거로부터 가정을 업데이트하는 방법
____정확한 추론: 최대 사후확률 추정
____근사적 추론: 확률론적 접근법과 결정론적 접근법
__PyMC3를 사용한 확률적 프로그래밍
____테아노를 이용한 베이지안 머신러닝
____PyMC3 워크플로
____실무적 응용
__요약

10장. 결정 트리와 랜덤 포레스트
__결정 트리
____트리의 결정 규칙규칙 학습과 적용
____결정 트리 실용적 사용법
____과대적합과 규제화
____하이퍼파라미터의 조정
__랜덤 포레스트
____앙상블 모델들
____어떻게 배깅이 모델 분산을 트레이딩 학습 방법 낮추는가
____배깅 결정 트리
____어떻게 랜덤 포레스트를 구현하는가
____랜덤 포레스트의 학습과 조정
____랜덤 포레스트의 장점과 단점
__요약

11장. 그래디언트 부스팅 머신
__적응형 부스팅
____에이다부스트 알고리즘
____사이킷런으로 에이다부스트 구현
__그래디언트 부스팅 머신
____GBM 모형을 훈련하고 조정하는 방법
____사이킷런으로 그래디언트 부스팅을 사용하는 방법
__빠르고 확장 가능한 GBM 구현
____알고리즘 혁신이 성능을 향상시키는 방법
____XGBoost, LightGBM, CatBoost 사용법
__GBM 결과를 해석하는 방법
____특성의 중요성
____부분 의존도
____SHapley 첨가 설명
__요약

12장. 비지도학습
__차원 축소
____선형과 비선형 알고리즘
____차원의 저주
____매니폴드 학습
__군집화
____k-평균 군집화
__요약

13장. 텍스트 데이터로 작업하기
__텍스트 데이터에서 특성을 추출하는 방법
____자연어 처리의 도전
____자연어 처리 워크플로
____사용 사례
__텍스트에서 토큰으로-NLP 파이프라인
____spaCy와 textacy를 이용한 NLP 파이프라인
____TextBlob을 사용한 자연어 처리
__토큰에서 숫자로-문서 단어 행렬
____단어 주머니 모형
____sklearn을 사용해 문서 단어 행렬 처리
__텍스트 분류와 감성 분석
____나이브 베이즈 분류기
____뉴스 기사 분류
____감성 분석
__요약

14장. 토픽 모델링
__잠재 토픽의 학습: 목적과 방법
____선형대수에서 계층적 확률 모델로
__잠재 의미 인덱싱
____sklearn을 이용한 LSI의 구현법
____장점과 단점
__확률적 잠재 의미 분석
____sklearn을 이용한 pLSA의 구현법
__잠재 디리클레 할당
____LDA의 원리
____LDA 토픽 평가
____sklearn을 이용한 LDA의 구현법
____pyLDAvis를 이용한 LDA 결과의 시각화
____gensim을 이용한 LDA의 구현법
____실적발표를 위한 토픽 모델링
____옐프 사업보고서를 위한 토픽 모델링
__요약

15장. 단어 임베딩
__단어 임베딩은 어떻게 의미를 인코딩하는가
____신경 언어 모델이 문맥에서 사용법을 배우는 방법
____Word2vec 모델-규모에 따른 임베딩 학습
____임베딩을 평가하는 방법-벡터 산술과 유추
____사전 훈련된 단어 벡터를 사용하는 방법
____자신의 단어 벡터 임베딩을 훈련시키는 방법
____케라스의 Skip-Gram 아키텍처
__젠심을 사용해 증권거래위원회 재무신고 단어 벡터
____전처리
____모델 훈련
__Doc2vec을 사용해 감성 분석
____옐프 감성 데이터에 대한 Doc2vec 훈련
__보너스-번역을 위한 Word2vec
__요약

16장. 딥러닝
__딥러닝과 AI
____고차원 데이터의 문제점
__신경망의 설계
____신경망 작동법
____주요 설계 선택
____심층 신경망의 규제화
____DL을 위한 최적화 기법
__파이썬을 이용한 신경망 구축법
____입력층
____은닉층
____출력층
__신경망 학습법
____파이썬을 이용한 역전파 구현법
____종합
____신경망 학습
__DL 라이브러리 사용법
____케라스 사용법
____텐서보드 사용법
____파이토치 1.0 사용법
____텐서플로 2.0 사용법
__신경망 구조 최적화
____자산 가격 움직임을 예측하기 위한 주식 수익률 시계열 생성
____플레이스홀더를 사용한 신경망 구조의 정의
____조기 종료를 위한 손실 척도의 맞춤형 정의
____신경망 구조의 조정을 위한 GirdSearchCV의 실행
____결과를 더욱 개선하는 법
__요약

17장. 합성곱 신경망
__컨브넷 작동 방식
____합성곱 층 작동 방식
____신경과학에서의 영감
____참고할 만한 컨브넷 아키텍처
____분류 이상의 컴퓨터 비전-탐지와 분할
__파이썬을 이용해 CNN을 설계하고 훈련시키는 방법
____케라스를 이용해 LeNet5와 MNIST 구현
____케라스를 사용한 알렉스넷과 CIFAR10
____시계열 데이터와 함께 CNN을 사용하는 방법
__전이학습-적은 데이터로 더 빠른 훈련
____사전 학습된 CNN을 구축하는 방법
__물체를 탐지하는 방법
____구글 스트리트 뷰 주택 번호(SVHN) 데이터셋
____다중 출력으로 CNN을 정의하는 방법
__최근 발전
____위성 이미지에서 물체를 빠르게 감지
____캡슐 네트워크 캡처 방법
__요약

18장. 순환 신경망
__RNN의 원리
____순환주기로 펼친 계산 그래프
____시간을 통한 역전파
____대안적 순환 신경망 구조
____심층 순환 신경망 설계
____장기 의존성 학습 시 문제점
____GRU
__파이썬을 이용한 RNN의 구축과 학습
____일변수 시계열 회귀
____시계열 분류를 위한 적층 LSTM
____다변수 시계열 회귀
____감성 분류를 위한 LSTM과 단어 임베딩
____사전학습된 단어벡터를 이용한 감성 분석
____텍스트 데이터의 전처리
____사전학습된 GloVe 임베딩
__요약

19장. 오토인코더와 적대적 생성망
__오토인코더의 작동 방식
____비선형 차원 축소
____합성곱 오토인코더
____규제화된 오토인코더를 사용한 희소성 제약
____노이즈 제거 오토인코더로 손상된 데이터 수정
____시퀀스-투-시퀀스 오토인코더
____변분 오토인코더
__파이썬을 사용한 오토인코더 설계와 훈련
____데이터 준비
____단층 피드포워드 오토인코더
____희소성 제약 조건이 있는 피드포워드 오토인코더
____심층 피드포워드 오토인코더
____합성곱 오토인코더
____오토인코더 노이즈 제거
__GAN 작동 방식
____생성 모델과 판별 모델이 어떻게 다른가
____적대적 훈련의 작동 방식
____GAN 아키텍처의 진화
____성공적이고 새로운 GAN 애플리케이션
____파이썬을 사용해 GAN을 빌드하는 방법
__요약

20장. 강화학습
__강화학습의 주요 구성 요소
____상호작용 강화학습 시스템의 구성 요소
__강화학습 문제의 해법
____강화학습 문제 풀이의 주요 문제점
____강화학습 문제를 푸는 근본적 방법
__동적 계획-가치와 정책 반복
____유한 MDP
____정책 반복
____가치 반복
____일반화 정책 반복
____파이썬을 이용한 동적계획
__큐러닝
____큐러닝 알고리즘
____파이썬을 이용한 큐러닝 에이전트 트레이딩 학습 방법 훈련
__딥 강화학습
____신경망을 이용한 가치 함수의 근사
____딥큐러닝 알고리즘과 확장
____오픈에이아이 짐-달착륙선 게임 환경
____텐서플로를 이용한 이중 딥큐러닝
__트레이딩을 위한 강화학습
____오픈에이아이 트레이딩 환경 설계
____기본 트레이딩 에이전트
____주식 시장을 위한 딥큐러닝 에이전트 구축
__요약

21장. 다음 단계
__학습에서 얻은 주요 요점과 교훈
____데이터가 가장 중요한 단일 재료
____도메인 전문 지식이 데이터 가치 창출에 도움을 준다
____특성 공학과 알파 팩터 리서치
____머신러닝은 데이터로 문제를 풀기 위한 도구
____모델 진단은 최적화를 가속화한다
____백테스트의 과대적합을 주의한다
____블랙박스 모델로부터 인사이트를 얻는 법
__머신러닝 실전 트레이딩
____데이터 관리 테크놀로지
____머신러닝 도구들
____온라인 트레이딩 플랫폼
__결론

어플라이드 에이아이(Applied AI)의 창립자이자 CEO다. 포춘지 선정 500대 기업, 투자 기업 및 업계 전반에서 데이터와 AI 전략에 대해 조언하고, 데이터 과학 트레이딩 학습 방법 팀을 구성하고, 광범위한 비즈니스 문제에 대한 엔드투엔드 머신 학습 솔루션을 개발하고 있다. 이전에는 국제 투자회사의 파트너이자 상무이사를 역임하며 예측 분석 및 투자 연구 업무를 구축했다. 15개 시장에서 영업을 하는 글로벌 핀테크 기업의 고위 임원으로 신흥국 중앙은행에 자문, 세계은행과 상담하기도 했다. 조지아 공대에서 컴퓨터 공학 석사 학위를, 하버드 및 자유 대학교 베를린에서 경제학 석사 학위를 취득했고 CFA 자격증을 보유하고 있다. 유럽, 아시아, 미주 지역에서 6개 언어로 근무했으며 제너럴 어셈블리(General Assembly)와 데이터캠프(Datacamp)에서 데이터 과학을 가르쳤다.

냉간 압연 폐쇄 소둔 코일 및 시트 시장, 2022-2028년까지 강력한 성장을 의미

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주요 선수 포함

POSCO, Nippon Steel & Sumitomo Metal, ArcelorMittal, Shougang, 현대제철, Ansteel Group, JFE Steel Corporation, Benxi Steel Group, Hesteel Group, United States Steel Corporation, Nucor Corporation, China Steel Corporation, Shagang Group, Steel Authority of India Limited, Tata Steel, NLMK Group, Maanshan Steel, ThyssenKrupp, JSW Steel Ltd, Valin Steel Group, THAKKAR GROUP, Nezonegroup, GPT Steel Industries, Hard Strips, Panhua Group, Goodluck India, Akanksha Metal Trading, Manish Steels

SPCC-SD, SPCC-DD, SPCC-EDD

자동차, 건설, 가전, 기계, 기타

냉간 압연 폐쇄 소둔 코일 및 시트 시장 보고서는 현재 및 예상 고객과의 효과적인 의사 소통을위한 최고의 트레이딩 학습 방법 가이드 역할을합니다. 이 보고서를 통해 새로운 조직 정착을 위해 어떤 경로를 선택해야 하는지에 대한 최상의 지침을 얻음으로써 주요 기업은 생산적인 비즈니스 투자를 할 수 있습니다. 이 냉간 압연 폐쇄 소둔 코일 및 시트 시장 조사 보고서 를 통해 업계에서 세분화 된 시장 세분화가 제공됩니다 . 또한 향후 2022-2028 기간 동안 시장 및 미래 경쟁 환경에서 일하는 주요 참가자의 프로필에 대한 심층 분석을 제공하는 것을 목표로 합니다. 새로운 플레이어가 올바른 것을 선택할 수 있도록 다양한 부문에 대한 귀중한 시장 정보도 분석됩니다. 여기에서 제공하는 주요 시장 부문에 대한 최상의 분석을 통해 올바른 비즈니스 기회를 찾아낼 수 있습니다. 또한 코로나 바이러스가 인간의 삶에 얼마나 심각한 영향을 미치는지 이야기합니다. 중요한 최종 의사 결정을 내리는 것은 제품 포트폴리오를 확장하는 데 매우 중요하며 이 시장 조사 보고서는 시장 개발에 대한 모든 지속적인 업데이트를 종합함으로써 이와 관련하여 크게 도움이 됩니다.

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경쟁 구도는 모든 주요 선수가 숙지해야 하는 중요한 측면입니다. 이 보고서 는 국내 및 글로벌 수준의 경쟁을 알기 위해 글로벌 냉간 압연 폐쇄 소둔 코일 및 시트 시장 의 경쟁 시나리오를 조명합니다 . 시장 전문가는 또한 지역 운영, 생산 및 제품 포트폴리오와 같은 주요 측면을 고려 하여 전 세계 냉간 압연 폐쇄 소둔 코일 및 시트 시장 의 모든 주요 업체에 대한 개요를 제공합니다 . 또한, 회사의 보고서는 회사의 규모, 시장 점유율, 시장 성장, 수입, 생산량 및 이익과 같은 연구 핵심 요소를 기반으로 합니다.

이 보고서를 통해 여러분은 도전적이고 끊임없이 변화하는 시장 환경에 익숙해질 수 있을 뿐만 아니라 전체 비즈니스 구조를 설정하는 데 완벽하게 안내할 것입니다. 적절한 시장 성장을 담당하는 다양한 측면이 철저히 해명 됩니다 . CAGR 분석, 매출 총이익, Porter의 5가지 힘 모델, 벤더 현황, 포인트별 분석, 경쟁 전략 창, 정교한 그래픽 분석, 공급망, 가치 사슬 등이 있습니다.

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• 이 보고서는 심층 SWOT, BCG 및 포인트별 분석을 포함하여 가장 분석적인 마케팅 절차에 대한 명확한 아이디어를 제공합니다.
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담당자: Anurag 씨 티와리

연락처: +91 780-304-0404

By Donghyun Cho

동현은 비투비 및 비투씨 도메인에서 근무한 경험이 있는 수상 경력에 빛나는 콘텐츠 작가입니다. 그는 기업의 범위를 위해 쓰기의 각종 유형안에 날카로운 관심사를 붙든다. 그는 게스트 게시물,블로그 게시물,검색 엔진 최적화 기사,인포 그래픽 콘텐츠,소셜 미디어 게시물,프리젠 테이션,품질 보증/포럼 콘텐츠 및 메타 태그를 만드는 데 훌륭한 전문 지식을 보유하고 있습니다. 그는 상세한 연구원이자 정보 전문가로서,데이터,영업 인텔리전스,영업 및 마케팅,시장 조사,건강 및 생물학(다이어트,남성 및 여성 건강,식품 및 건강 관리),경력 트레이딩 학습 방법 개발(이력서 및 기타 비즈니스 문서 작성,면접 준비 및 기술 향상)과 관련된 광범위한 주제에 중점을 둡니다. 그는 미국과 캐나다 디지털 마케팅 프로젝트,즉 포장 건설,노화 방지 및 뷰티 케어,의료,헤어 복원 및 회춘,법률 서비스,법률 및 회계,물 손상 및 홍수 서비스,컴퓨터 및 네트워킹,직접 및 디지털 마케팅,사무실 공간 대여,호텔 및 연회 서비스,전화 시스템 및 통합 커뮤니케이션,조경 및 펜싱 공급,댄스 교육,모기지 및 주택,사무실 및 주거 청소 서비스 및 기타 공간의 넓은 범위에서 일했다. 그는 독특하게 혁신적이고 건설적이며 창조적입니다. 또한,그는 초점을 유지하고 항상 완벽을 달성하는 것을 좋아합니다. 그는 정기적으로 쓰기 능력과 기술에 즉흥적으로하면서 콘텐츠 쓰기 직업에 내구성 발전을 기대합니다. 그의 여가 활동에는 철학적이고 창의적이며 서정적 인 글쓰기,시,뜨거운 인터넷 마케팅 및 소셜 미디어 트렌드 탐구,스포츠 즐기기,삶의 모든 순간을 즐기는 것이 포함됩니다.

▲사진은 LG유플러스의 AI 비전검사 솔루션이 도입된 공장에서 데이터를 분석하는 모습.

LG유플러스(대표 황현식, www.lguplus.com)는 중소기업 고객이 스마트팩토리 구축에 대한 초기 투자비용 부담을 덜고 편리하게 공장 상태를 진단할 수 있는 클라우드 기반 구독형 서비스를 1일 출시했다.

이번에 선보인 구독형 스마트팩토리 서비스는 ▲AI 비전검사 ▲모터진단 ▲설비예지보전 등 3종이다. 이 솔루션들은 제품품질과 설비상태를 AI 기반으로 분석하고 진단하기 때문에, 운영과 유지보수 노하우가 부족한 중소기업들도 부담 없이 생산품질 향상을 기대할 수 있다. 또한 LG유플러스 MEC센터와 고객사 공장이 5G 전용망으로 직접 연결되는 만큼 통신 보안도 뛰어나다.

'AI 비전검사'는 딥러닝을 통해 학습한 시각 이미지를 해석해 제품 불량을 판독하는 기술이다. AI 비전검사는 작업자의 육안검사로 진행해 개인의 숙련도에 따라 검사 수준에 차이가 발생하고 업무 피로도도 높은 품질검사 공정에서 주로 홍 용된다. AI비전검사 도입을 통해 ▲육안으로 판별 불가한 미세 불량 검출 ▲초기 불량 검출로 신속한 대처 및 비용 절감 ▲검사 결과 자동 집계로 정확한 제조현황 파악 등 효과를 얻을 수 있다.

'모터진단'은 모터의 고장을 사전에 진단하고 전기 에너지를 효율적으로 관리할 수 있도록 하는 솔루션으로, 1,300만 개의 모터 관련 빅데이터를 기반으로 한 알고리즘이 전문가의 도움 없이 자동으로 모터를 진단한다. 특히 모터의 기계적 이상 증상만 진단하던 일반적인 진단 솔루션과 달리, 모터진단 솔루션은 모터에 흐르는 전류와 전압을 측정해 전기적 이상 증상까지 진단한다는 차별점이 있다.

'설비예지보전'은 공장의 베어링 및 구동축 등 회전체 설비를 대상으로 하는 진단 솔루션으로, 설비 고장을 사전에 예측해 전체 공정이 중단되는 손해를 예방한다. 이 솔루션은 설비의 진동 및 전류 데이터를 학습하여 고장 원인을 진단하고 최적 정비시점을 제시한다.

2년 약정 기준 월 구독요금(부가세 미포함)은 설비예지보전 6만원, 모터진단 11만원, AI비전검사 77만원부터 시작되며, 출시 프로모션 기간에 가입하는 고객은 6개월 동안 서비스를 무상으로 이용할 수 있는 이벤트에 참여 가능하다. 상품 및 가입에 대한 상세한 안내는 콜센터(1544-0001)를 통해 확인할 수 있다.