dkyos

2016년 5월 16일 기준으로 TensorFlow를 아래와 같이 설치를 진행하였다. 우분투 14.04 64bit에 설치를 진행하였다 기록 차원에서 아래와 같이 정리한다 1. GPU 기능을 활용하기 위해서 nvidia 드라이버를 설치한다 $ sudo apt-get install nvidia-current nvidia-settings 2. Python 개발 환경을 Anaconda로 설치한다 Anaconda 사이트에서 설치 파일을 다운로드 후 설치를 진행한다 (https://www.continuum.io/downloads#linux) Ubuntu 14.04 64비트에는 python이 디폴트로 2.7 버전이 설치되어 있으므로 Python 2.7버전을 다운 받아서 설치한다 $ bash ./Anaconda2-4.0.0-Linux-x86_64.sh 3. cuda 패키지를 설치한다 $ sudo dpkg -i ./cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb  $ sudo apt-get update $ sudo apt-get install cuda $ sudo apt-get install nvidia-cuda-toolkit 4. bashrc에 아래 설정을 추가한다 export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5  export LD_LIBRARY_PATH=${CUDA_HOME}/lib64  export PATH=${CUDA_HOME}/bin:${PATH}  5. cudnn을 다운로드 후 include와 lib을 cuda 설치 위치로 복사한다 cudnn-7.0-linux-x64-v4.0-prod.tgz copy /usr/local/lib64 include 6. TensorFlow 설치를 한다 $ source ~/anaconda2/bin/activate ~/anaconda2/ (/home/dkyun77/anaconda2)[~]# # Ubuntu/L

딥러닝 금융업 적용 사례 투자자문 및 트레이딩 경제 및 금융시장의 현재 상황 분석 및 미래를 예측해 투자자문 서비스 및 트레이딩에 활용 이미 많은 그뮹기관과 핀테크 기업들이 금융공학과 머신러닝을 활용한 알고리즘 트레이딩 기법 활용 기존 알고리즘 트레이딩 기법에 딥러닝을 활용하여 더 정확하게 미래를 예측하는 것이 가능해짐 많은 논문과 연구 등을 통해 과거에 비해 향상된 예측 능력 입증 주가예측 (이벤트 사용) 경제 뉴스, 기업공시 등 주요 이벤트의 개선된 인식과 이에 따른 주가흐름을 학습, 과거의 단어 인식 기법 대비 미래의 주가 예측력 향상 과거 단어 인식 기법들 대비 정확도 향상 주가예측 (시장지표 사용) 전 세계 주요 시장지표의 과거데이터 학습을 통해, 서로의 상관관계에 따른 미래의 주가 흐름 예측 통계학적 기법 대비 예측 정확도 향상 기업 부도 예측 기업들의 주가 수익률 자료를 그래프로 변환해 컴퓨터에 인식, 부도 기업들과 정상 기업들의 그래프 특징을 파악해 부도율 예측 모델 구축 관련 문서 링크 https://www.kbfg.com/kbresearch/processFileDownloadManager.do?file_name=20160502085841_1.pdf&alias=vitamin&viewFunc=default_details&categoryId=3&subCtgId=&menuId=&boardId=&articleId=1003274