금융공학에 대해서
금융 공학은 금융 이론, 공학 방법, 수학 도구, 프로그래밍의 실천을 포함한 학제 간 분야입니다. 또, 금융의 실천에 있어서의 기술적 수법, 특히 수학적 금융과 계산적 금융의 응용이라고도 정의되고 있습니다.금융공학은 은행의 고객 주도형 파생상품 비즈니스에서 중요한 역할을 하고 있습니다. - 특정 OTC 계약과 '이그조틱'을 제공하고 정량적 모델링을 포함한 다양한 구조화 제품을 구현합니다, 정량적인 프로그래밍과 리스크 관리는 규제 및 바젤 자본/유동성 요건에 준거하고 있습니다. 오늘날에는 그다지 일반적이지 않은 '금융공학'이라는 말의 오래된 사용법은 기업 대차대조표의 적극적인 구조조정입니다. 수학 금융이란 수학을 금융에 응용하는 것입니다. 계산 금융과 수학 금융은 모두 금융 공학의 하위 분야입니다. 컴퓨..
양자 컴퓨팅에 대해서
양자 컴퓨터는 양자 역학적 현상을 이용하는 컴퓨터입니다. 소규모에서 물리적인 물질은 입자와 파도의 특성을 나타내며, 양자 컴퓨팅은 이 동작을 특수 하드웨어를 사용하여 이용합니다. 고전 물리학에서는 이러한 양자 장치의 동작을 설명할 수 없으며, 확장 가능한 양자 컴퓨터는 현대의 어떤 "고전적" 컴퓨터보다 기하급수적으로 빠른 계산을 수행할 수 있습니다. 이론적으로 대규모 양자 컴퓨터는 널리 사용되는 암호화 체계를 파괴하고 물리 시뮬레이션을 실행하는 물리학자를 도울 수 있지만, 현재의 기술 상태는 주로 실험적이고 실용적이지 않으며 유용한 응용 프로그램에 몇 가지 장애물이 있습니다. 양자 컴퓨팅에 있어서의 정보의 기본 단위인 큐비트(또는 「양자 비트」)는, 고전적인 컴퓨팅에 있어서의 비트와 같은 기능을 합니다...
머신 러닝(machine learning)에 대해서
머신러닝(ML)은 데이터로부터 학습해 보이지 않는 데이터로 일반화하고 명시적인 지시 없이 업무를 수행할 수 있는 통계 알고리즘 개발과 연구에 관한 인공지능 연구 분야입니다. 최근 인공신경망은 지금까지의 많은 성능 접근법을 뛰어넘을 수 있습니다.ML은 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음성 인식, 이메일 필터링, 농업, 의료 등 많은 분야에서 응용을 찾고 있습니다. 비즈니스 문제에 적용하면 예측 분석이라는 이름으로 알려져 있습니다. 모든 기계 학습이 통계에 기반을 두고 있는 것은 아니지만, 계산 통계는 이 분야 방법의 중요한 소스입니다. ML의 수학적 기초는 수학적 최적화(수학적 프로그래밍) 방법에 의해 제공됩니다. 데이터 마이닝은 감독되지 않은 학습을 통한 탐색적 데이터 분석(EDA)에 초점을 맞춘 관련된 (..