Financial AI Model Study
수업 과제 네 개를 묶어, 모형이 복잡해질수록 정말 성능이 좋아지는지 직접 비교했습니다.
프로젝트 흐름
먼저 흐름을 잡으면 이렇습니다.
질문
처음 잡은 문제
좋아 보이는 모델을 쓰는 것과 실제로 더 나은 모델을 고르는 것은 다르다고 보고, 과제들을 비교 관점으로 다시 묶었습니다.
근거
확인한 자료
회귀, PCA, SVM/SVR, ANN/DNN을 각각 학습·검증·테스트 성능과 함께 보면서 복잡도의 효과를 확인했습니다.
판단
생각이 정리된 부분
일부 과제에서는 단순한 모형이 더 안정적이었고, 더 깊은 신경망이 항상 의미 있는 개선을 만들지는 않았습니다.
범위
아직 선을 그은 부분
수업 과제의 결과라 운영 성과로 말하지 않고, 모델 선택 기준을 세운 경험으로 정리했습니다.
01 · 시작
처음 잡은 질문
모형을 더 복잡하게 만드는 선택은 언제 도움이 되고, 언제 부담만 늘릴까?
02 · 근거
제가 확인한 자료
03 · 전개
분석은 이렇게 진행했습니다
- 01
모형 복잡도 비교
별도 평가 데이터의 성능을 기준으로 다항회귀 차수와 decision tree 설정을 비교했습니다.
- 02
표현과 정규화 분석
PCA, 표준화, Ridge와 Lasso를 적용해 데이터 구조와 overfitting을 살펴봤습니다.
- 03
Support Vector 모형 조정
Iowa housing 데이터에서 Linear SVR 파라미터 조합을 비교했습니다.
- 04
Neural Network 깊이 비교
선형회귀, 은닉층 1개의 ANN과 은닉층 3개의 DNN을 비교했습니다.
04 · 결론
숫자에서 읽은 것
국가위험 예시에서 보고된 첫 두 PCA 주성분이 전체 분산의 약 88.4%를 설명했습니다.
비교한 조합에서는 C=1, epsilon=50인 Linear SVR의 성능이 가장 좋았습니다.
더 깊은 DNN은 작은 ANN과 비교해 큰 개선을 보이지 않았습니다.
주장하지 않는 것
- 실무 적용 성과를 주장하지 않습니다. 과제 단위의 비교 실험입니다.
- 특정 모델이 항상 낫다고 말하지 않습니다. 데이터와 목적에 따라 달라집니다.
05 · 적용
어디에 활용할 수 있나
좋아 보이는 모델보다 검증 결과가 납득되는 모델을 고르는 기준을 세운 작업입니다.
06 · 경계
아직 단정하지 않는 부분
- •수업 과제 결과라 데이터 조건과 실험 범위가 제한적입니다.
- •과제별 실험 환경이 달라 하나의 운영 성능처럼 묶지 않았습니다.
- •수업 과제의 성능 수치를 실제 운영 환경의 성과로 표현할 수 없습니다.
07 · 근거 화면
표와 그래프로 확인하기
다항회귀 차수별 validation RMSE
보고서 근거과제 보고서에 기록된 validation RMSE를 차수별로 비교합니다. 이 그래프는 복잡도가 커질수록 성능이 자동으로 좋아지는지 살펴보기 위한 근거입니다.
근거 · Financial AI assignment 1 report
PCA 설명분산
보고서 근거보고서에서 PC1과 PC2가 각각 64.03%, 24.37%를 설명해 합계 약 88.4%였습니다. 특정 국가위험 예시의 수업 결과이며 일반적인 금융 예측 성능을 뜻하지 않습니다.
근거 · Financial AI assignment 1 report · national-risk example
Linear SVR tuning 결과
보고서 근거C
1.0
epsilon
50
Train MSE
1,782.2306
Validation MSE
1,944.5111
비교한 조합 중 C=1, epsilon=50이 보고서상 가장 낮은 validation MSE를 보였습니다. 제한된 수업 실험의 결과이며 외부 데이터나 production 환경의 성능을 보장하지 않습니다.
근거 · Financial AI assignment 3 report · Iowa housing example
ANN과 DNN validation 관찰
보고서 근거ANN
은닉층 1개 · 비교 기준 모형
DNN
은닉층 3개 · 추가 복잡도의 개선 제한
보고서는 더 깊은 DNN이 작은 ANN보다 의미 있는 개선을 보이지 않았다고 해석했습니다. 문서 안의 일부 최소 손실 표기가 일관되지 않아 정확한 수치 비교 대신 정성적 결론만 표시합니다.
근거 · Financial AI assignment 4 report