분류 전체보기132 중국 비구이위안 사태와 연준 발언 1. 비구이위안 사태란? 비구이위안 사태는 2019년 말 중국에서 시작된 중대한 사회, 경제, 정치적 이슈 중 하나입니다. 이 사태의 이름은 중국어로 "비신용 인력 위험"을 의미하며, 주로 중국 내에서 자금 부족 문제와 더불어 관련된 경제적 문제에 대한 우려를 반영합니다. 비구이위안 사태는 중국의 금융 시스템과 대기업들의 재무 거래에 미치는 영향으로 시작되었지만, 그 영향은 중국 경제와 국제 경제에 큰 파장을 일으키고 있습니다. 이 사태의 주요 요인 중 하나는 중국의 빠르게 성장하는 신용 시장과 기업들의 높은 부채 수준입니다. 중국의 기업들은 높은 부채로 자금을 조달하고 투자를 확장했지만, 이로 인해 금융 안정성 문제가 불거지게 되었습니다. 중국 정부는 이를 조사하고 자금 부족 문제를 해결하기 위해 조치.. 2023. 9. 5. 미국 고용 지표 둔화: 추가 긴축 우려와 경제 전망 미국 경제는 최근 몇 년 동안 안정적인 성장을 이어오고 있었습니다. 그러나 최근 몇 달 동안 고용 지표의 둔화로 인해 경제 전망에 대한 우려가 증가하고 있습니다. 이러한 둔화가 미국의 추가 통화 정책 조치에 대한 우려를 야기하고 있어서 오늘은 그 이야기를 나눠볼까 합니다. 1. 고용 지표 둔화가 의미하는 것은? 첫째, 미국 고용 지표의 둔화는 노동 시장에서의 불확실성을 증대시킵니다. 최근 몇 년 동안 미국은 고용률이 상승하고 실업률이 감소하며 고용 창출을 지속적으로 이어나가고 있었습니다. 그러나 최근 고용 증가율은 둔화되고 있으며, 특히 외부적인 요인들로 인해 더욱 불안정해질 가능성이 있습니다. 코로나19 대유행의 장기화, 원재료 가격 상승, 공급망 문제 등이 노동 시장에 부정적인 영향을 미치고 있습니다.. 2023. 9. 5. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 1. 머신러닝과 딥러닝의 차이점 머신러닝(Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 모두 인공지능의 하위 분야로, 데이터와 패턴을 학습하여 문제를 해결하는데 중점을 둔 기술입니다. 그러나 머신러닝과 딥러닝은 다음과 같은 차이점을 가지고 있습니다. 구조와 복잡성: 머신러닝: 머신러닝은 다양한 알고리즘과 기법을 활용하여 데이터의 특성을 추출하고 패턴을 학습하는 방식입니다. 대표적인 알고리즘에는 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등이 있습니다. 머신러닝 모델은 문제에 따라 데이터를 잘 설명하고 예측하는 방법을 학습합니다. 딥러닝: 딥러닝은 인공 신경망을 기반으로 하며, 여러 개의 은닉층을 가진 심층 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습합니다. 딥러닝 모델은 데이터의 .. 2023. 8. 31. 머신러닝 학습 머신러닝(Machine Learning, ML)은 컴퓨터 시스템이 데이터를 기반으로 경험을 쌓고 패턴을 학습하여, 문제를 해결하고 결정을 내릴 수 있는 능력을 갖추는 기술 분야를 지칭합니다. 전통적인 프로그래밍과는 달리, 머신러닝은 데이터로부터 스스로 학습하며 개선되는 특징을 갖고 있습니다. 이를 통해 복잡하고 추상적인 문제를 처리하고 예측하며, 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 유형의 데이터를 처리하는 데 활용됩니다. 1. 머신러닝의 유형 머신러닝은 크게 세 가지 주요 유형으로 나뉩니다. 1. 지도 학습 (Supervised Learning): 이 유형은 레이블이 달린 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 입력 데이터와 그에 해당하는 정답 레이블을 이용하여 모델은 입력과 출력 사이의 관.. 2023. 8. 31. 이전 1 ··· 18 19 20 21 22 23 24 ··· 33 다음
