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feature engineering

  • AI 에이전트는 OpenAI Autogen을 활용하여 정량적 투자 전략 생성, 백테스팅, 포트폴리오 최적화 및 위험 분석을 자동화합니다.
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    Autogen Quant Invest Agent란?
    Autogen Quant Invest Agent는 대형 언어 모델을 활용하여 전체 정량적 투자 파이프라인을 자동화합니다. 시장, 펀더멘탈, 대안 데이터 세트를 위한 API에 연결하고, 특징 공학과 통계 분석을 수행하며, 알고리즘 거래 전략을 수립합니다. 에이전트는 과거 기간에 대한 백테스팅을 조율하고, 성과 보고서를 생성하며, 드로우다운, 샤프 비율, VaR 등을 포함한 위험 평가를 수행합니다. 사용자 맞춤형 모듈을 통해 전략 매개변수를 조정하거나, 사용자 지정 지표를 통합하거나, 포트폴리오 리밸런싱 규칙을 자동화할 수 있습니다. 이 프레임워크의 모듈형 체인 설계는 주문 실행 시스템이나 데이터 웨어하우스와의 원활한 통합을 지원합니다. 이 도구는 체계적인 연구 과정을 간소화하고 수작업 스크립팅을 줄이며, 정량 분석가들이 투자 모델을 빠르게 프로토타이핑, 평가 및 배포할 수 있도록 돕습니다.
  • AutoML-Agent는 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 검색, 하이퍼파라미터 튜닝 및 배포를 LLM 기반 워크플로우를 통해 자동화하여 간소화된 ML 파이프라인을 제공합니다.
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    AutoML-Agent란?
    AutoML-Agent는 데이터 수집, 탐색적 분석, 누락 값 처리, 특징 엔지니어링을 구성 가능한 파이프라인으로 수행하는 지능형 에이전트 인터페이스를 통해 머신러닝 생명주기의 모든 단계를 조율하는 다목적 파이썬 기반 프레임워크입니다. 다음으로, 대형 언어 모델을 활용하여 최적의 구성을 추천하는 모델 구조 검색과 하이퍼파라미터 최적화를 수행합니다. 에이전트는 병렬로 실험을 실행하고, 지표와 시각화를 통해 성능을 비교하며, 최상의 모델이 선택되면 Docker 컨테이너 또는 MLOps 플랫폼과 호환되는 클라우드 네이티브 아티팩트를 생성하여 배포 과정을 간소화합니다. 사용자는 플러그인 모듈을 통해 워크플로우를 더욱 맞춤화하고, 시간 경과에 따른 모델 드리프트를 모니터링하여 강력하고 효율적이며 재현 가능한 AI 솔루션을 프로덕션 환경에서 구현할 수 있습니다.
  • ClassiCore-Public은 ML 분류를 자동화하며 데이터 전처리, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 확장 가능한 API 배포를 제공합니다.
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    ClassiCore-Public란?
    ClassiCore-Public은 분류 모델을 구축, 최적화, 배포하기 위한 포괄적 환경을 제공합니다. 직관적인 파이프라인 빌더는 원시 데이터 수집, 정리, 피처 엔지니어링을 처리합니다. 내장 모델 저장소에는 랜덤 포레스트, SVM, 딥러닝 아키텍처 등이 포함되어 있습니다. 베이즈 최적화 기반의 하이퍼파라미터 자동 튜닝은 최적 설정을 찾습니다. 학습된 모델은 RESTful API 또는 마이크로서비스로 배포할 수 있으며, 성능 지표를 실시간으로 보여주는 모니터링 대시보드가 있습니다. 확장 가능한 플러그 인을 통해 사용자 정의 전처리, 시각화, 배포 대상도 추가 가능해 산업 규모의 분류 작업에 적합합니다.
  • 코드가 필요 없는 기계 학습 모델 생성용 AI 도구입니다.
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    Graphite Note란?
    Graphite Note는 비즈니스가 몇 분 만에 기계 학습 모델을 만들 수 있도록 돕는 코드 없는 AI 플랫폼입니다. 데이터 전처리, 특징 엔지니어링, 모델 선택을 자동화하여 기술 전문 지식이 없는 사용자에게 예측 분석을 제공할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 Auto ML 및 데이터 스토리텔링을 활용하여 원시 데이터를 주요 요소와 실행 가능한 통찰력으로 변환하여 비즈니스 성장을 가속화합니다.
  • Timetk: 효율적인 시계열 분석 및 예측 도구.
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    TimeTK란?
    Timetk는 시계열 데이터를 처리하기 위해 맞춤화된 포괄적인 도구 모음을 제공합니다. 사용자 친화적인 인터페이스 덕분에 데이터 시각화, 기능 엔지니어링 및 예측과 같은 작업이 간소화됩니다. 사용자는 시간 기반 인덱스를 쉽게 조작할 수 있어 예측 모델링에 참여하는 데이터 과학자와 분석가에게 특히 유용합니다. 이 패키지는 R에서 사용할 수 있는 표준 기능을 확장하여 다양한 데이터 세트 간의 보다 원활한 통합과 기능을 가능하게 합니다. 이러한 강력한 기능을 제공함으로써 Timetk는 사용자가 복잡한 시계열 데이터에서 통찰력을 추출하고 정보에 기반한 예측을 할 수 있도록 지원합니다.
  • AI 에이전트를 데이터 처리 및 분석 작업에 대해 벤치마킹하는 맞춤형 강화 학습 환경 라이브러리.
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    DataEnvGym란?
    DataEnvGym은 Gym API 기반으로 구축된 모듈형 맞춤형 환경 모음을 제공하여 데이터 기반 도메인에서 강화 학습 연구를 촉진합니다. 연구자와 엔지니어는 데이터 정리, 특징 공학, 배치 작업 스케줄링, 스트리밍 분석과 같은 내장된 작업을 선택할 수 있습니다. 이 프레임워크는 인기 있는 RL 라이브러리와의 원활한 통합, 표준화된 벤치마킹 지표, 성능 추적용 로깅 도구를 지원합니다. 사용자는 환경을 확장하거나 결합하여 복잡한 데이터 파이프라인을 모델링하고 현실적인 제약 조건 하에서 알고리즘을 평가할 수 있습니다.
  • Qwak은 데이터 준비 및 모델 생성을 자동화하여 머신러닝에 사용됩니다.
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    Qwak란?
    Qwak은 머신러닝 워크플로우를 단순화하기 위해 설계된 혁신적인 AI 에이전트입니다. 데이터 준비, 특징 엔지니어링, 모델 선택 및 배포와 같은 주요 작업을 자동화합니다. 최첨단 알고리즘과 사용자 친화적인 인터페이스를 활용하여 Qwak은 사용자가 광범위한 코딩 기술 없이 머신러닝 모델을 구축, 평가 및 최적화할 수 있도록 합니다. 이 플랫폼은 데이터 과학자, 분석가 및 AI 기술을 빠르고 효과적으로 활용하려는 비즈니스에 적합합니다.
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