[수강생 후기] 강화학습을 활용한 금융 데이터 분석 2기

수강생 인터뷰
수강생후기
작성자
작성일
2018-03-16 14:40
조회
48
Q. 안녕하세요, 자기소개 부탁드립니다~^^*

A. 현재 숭실대학교 컴퓨터공학부 4학년 2학기 재학 중이고 내년 2월에 졸업을 앞둔 이주현이라고 합니다. 졸업 후에는 IT R&D 연구소에 취직을 앞두고 있습니다. ^^

Q. 왜 이 강의를 수강하시고 싶었나요? 커리큘럼의 어떤 부분이 가장 매력적으로 다가왔나요?

A. 요즘 많이 이슈가 되고 있고 언론에서는 많이 나오지만 학교에서는 배우기 어려운, 인공지능 강화학습에 대해 구체적으로 알아보고 싶어서 수강을 결정하였습니다.


또한 빅데이터 시대를 맞이하여, 데이터를 분석할 때 모델을 사용해서 분석하는 것보다 빅데이터를 기반으로 한 살아있는 분석을 하는 것이 더 효율적이고 다양한 곳에도 적용 가능하다고 생각합니다. 앞으로 이 주제의 지식은 활용될 곳이 많다고 생각합니다.
커리큘럼도 강화학습의 개요에서부터 다양한 알고리즘, 실제 사용까지 많은 내용을 담고 있었습니다. 커리큘럼이 구체적이고 양이 많은데 타사와 비교해서 짧은 시간에 전달해 준다고 하여(ex. 타사 강화학습 커리큘럼은 7개월 짜리도 있더라고요) 시간 효율성이 좋다고 판단되었습니다.
커리큘럼 관련 구체적으로는 강화학습 알고리즘 Monte Carlo(MC) 방식과 Temporal Difference(TD) 방식 등 최신 방식에 대해 배울 수 있는 점이 좋았습니다. 개인적으로는 ‘5장 Monte Carlo Methods’ 내용 가장 큰 관심을 가지고 있었고, Monte Carlo 방식에 대해 다양한 내용을 담고 있어서 큰 기대를 가졌습니다.

강화학습의 개요부터 다양한 알고리즘, 실제 사용까지 짧은 시간 안에 배울 수 있는 점이 좋았습니다.

Q. 수강을 하면서 얻은 것이 있다면? 자유롭게 말해주세요.

A. 전반적으로 강화학습의 개요를 알고 개념을 확실하게 할 수 있었습니다. 강화학습의 알고리즘에 대해 확실히 알 수 있었고 알고리즘 간의 장단점 비교도 할 수 있었습니다.
강화학습에 대해 다양하게 풀어가는 방법을 배웠는데 구제적으로는, Markov Decision Process(MDP), Dynamic Programming(DP), Monte Carlo Methods, Temporal Difference(TD), Function Approximation(FA) 방식 등 여러 방식에 의한 강화학습을 배웠습니다. 각 방식의 장점과 단점을 비교해서 개념을 더욱 확실히 할 수 있었고, 실습 파일을 통해서 다시한번 더 확실히 소화할 수 있었습니다.
실습 파일을 통해서 실제로 돌려보면서 성능 등을 비교하는 시간을 가졌는데, 이를 통해 강화학습의 다양한 방식에 대해 매우 효과적으로 이해할 수 있었습니다.


강화학습의 각 방식의 실습 파일을 통해서 실제로 돌려보면서 성능 등을 비교하여 장점과 단점을 효과적으로 이해하였습니다 .

Q. 수강하면서 얻은 것들을 구체적으로 어떻게 활용하고 싶으신가요?

A. 배운 내용을 여러 산업 분야에서 사용할 수 있을 것 같습니다. 예를 들면, 데이터를 통해 주식 예측, 바둑, 게임 만드는 것도 가능할 것으로 생각됩니다.


금융권 취업을 준비하시는 분들은 강화학습 통해서 금융데이터를 분석하고 예측하는 방법을 미리 공부함으로써 면접 또는 실무에 다양하게 활용할 수 있을 것 같습니다.
개인적으로는 직장에서 AI 프로젝트 진행하게 될 때 훌륭한 배경지식으로 활용할 수 있을 것 같습니다. AI 프로그램 개발 기회가 온다면 강의를 통해 배웠던 기법 등을 활용하여 분석, 예측 프로그램을 개발하는데 사용할 수 있을 것 같습니다.

데이터를 통해 주식을 예측하고,
바둑이나 게임을 만드는것도 가능할 것 같습니다.

Q. 앞으로 수강생 분들에게 당부의 말씀 부탁드립니다.

A. 짧은 시간이 많은 내용을 전달하기 때문에 아주 기초적인 내용은 미리 공부해 오시는게 강의를 따라오는데 훨씬 도움이 될 것입니다. 강화학습의 기본적인 내용(ex 슈퍼바이즈드 방법) 등에 대해 조금이라도 알고 들으시면 더 많은 내용을 이해하실 수 있습니다.


강의가 많은 콘텐츠를 다루고 있어서 수업 시간에 내용을 듣는 것 만으로는 다 소화하지 못하고 아까운 지식들을 흘려 버릴 수 있습니다. 예습과 복습을 한다면 더 많은 것을 소화하게 되고 상당히 많은 도움이 될 것입니다.
또한 실습 코드도 매우 잘 정리되어 있으니 개인 적으로 실습 코드를 분석하는 시간을 가지시고 완전히 이해하는 시간을 가지시길 추천합니다. 시간 관계상 실습보다는 이론 위주로 하기 때문에 전달되는 실습 파일을 보고 본인이 소화해야 합니다.
강의를 듣다가 따라가기 어려운 부분이 있을 때 강의교수님께 여쭈어 보았더니 이해에 많은 도움이 되었습니다. 질문에 대해서 강의교수님께서 친절하고 자세하게 가르쳐 주시기 때문에 어려운 내용이 있으시면 꼭 질문하셔서 이해하시기를 추천드립니다.

Practice makes you perfect !

Q. 하고싶으신 말씀이 있으시다면 자유롭게 말해주세요.



A. 시간이 짧아서 실습시간이 짧고 코드도 세세히 못 본다는게 아쉬웠습니다. 그래서 강의교수님도 24시간으로 시간을 늘리자고 말씀해 주셨는데 고려해 주세요 예를들어 3시간씩 8번이면 좋을 것 같습니다.
Deep-Q Network (DQN)을 소개하는 내용을 추가로 진행했습니다. 중요한 내용이니 교재 내용에 추가했으면 좋겠습니다. 넵. 추가되었습니다^^
또, 직장인 대상의 강의이기 때문에 주말 강의나 온라인 강의로 개설 되었으면 좋겠다는 의견이 있었습니다.
마지막으로, 질문이 많으면 진도 나가는데 어려움이 있을 수 있습니다. 질문을 받는 시간을 따로 갖거나 온라인에 게시판 등을 활용했으면 좋겠습니다.

https://insightcampus.co.kr/shop/rl_findata_analysis3/

[출처] [인터뷰] 강화학습을 활용한 금융 데이터 분석 2기 수강생 후기|작성자 fininsight

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