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ZennAI 번역헤드라인
M&A 2,429건의 데이터로 실패하는 인수합병을 예측하는 AI를 만들었습니다
본 기사는 과거 M&A 데이터를 분석하여 실패할 가능성이 높은 인수를 예측하는 AI 모델을 개발한 내용을 다룹니다. 상장 기업의 공시 자료(EDINET) 2,429건을 기반으로, 인수 전 알 수 있는 단 4가지 재무 지표만으로 실패 위험도를 약 10배 차이로 구분했습니다.
4일 전0
ZennAI 번역헤드라인
미래의 치팅을 구조로 막기: 덮어쓰이는 메모를 학습에 사용하기 전, AI에게 '대조'를 요청한 경험
주식 AI 모델의 백테스트 신뢰성을 높이기 위해, 개발자는 Claude Code를 활용하여 '대조(Comparison)' 과정을 거쳤습니다. 기존 기술적 지표 학습에 재무/뉴스 정보를 결합하는 과정에서, 메모가 덮어쓰여져 과거 시점의 정보가 왜곡될 위험을 발견했습니다. 이를 해결하기 위해 'Point-in-Time (PIT) 대장'을 구축하여, 각 날짜별로 알 수 있었던 값만 기록하도록 시스템을 개선했습니다.
10월 9일0
ZennAI 번역헤드라인
경마 AI로 ROI 177%를 달성하고, 그것이 환상임을 증명하는 데 2년이 걸렸다
경마 AI 모델을 이용해 높은 ROI를 달성했으나, 이 결과가 통계적 오류(multiple testing)와 데이터 누수(data leak), 오염(contamination) 등 네 가지 환상에 기인함을 밝혀낸 경험담입니다. 결론적으로 공개된 특징량만으로는 시장 배당률보다 추가적인 예측 정보량을 얻기 어렵다는 점을 강조합니다.
10월 7일0
ZennAI 번역헤드라인
AI 모델 경쟁, 새로운 국면으로
2026년 AI 시장의 경쟁 축이 모델의 지능을 넘어 실질적인 업무 활용성과 신뢰성으로 이동하고 있습니다. OpenAI, Google의 신규 모델 출시와 Anthropic의 인재 영입, 그리고 AI 생성 콘텐츠의 신뢰성 확보를 위한 기술 도입이 주요 흐름입니다.
5월 22일1