Dr. 네로의 블로그

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾📈 주가 예측 머신러닝에 꼭 필요한 핵심 지표와 데이터 수집 방법주식 시장을 머신러닝으로 예측하려는 분들이라면, 반드시 고민해야 할 것이 있습니다:✅ 어떤 지표를 모델에 넣어야 하나요?✅ 그 데이터를 어디서 구할 수 있나요?이 두 가지가 제대로 준비되지 않으면, 아무리 좋은 모델이라도 **'쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다'**는 말처럼 정확한 예측은 불가능합니다.이번 글에서는 주가 예측에 자주 쓰이는 핵심 지표들과 그 지표를 만들기 위한 데이터 수집 방법을 깔끔하게 정리해드립니다.🧩 PART 1: 주가 예측에 꼭 쓰이는 핵심 지표들1️⃣ 이동 평균 (Moving Average, MA)일정 기간 동안의 평균 가격가격 추세 파악에 유용수식:활용..

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾📈 주식 예측 머신러닝, 어디서부터 손봐야 할까?머신러닝(Machine Learning) 모델이 많다는 건 좋지만, 동시에 한 가지 질문을 던지게 만듭니다:"그 많은 모델 중에서 뭐가 맞는 건데요?"더 중요한 질문은 이겁니다:"모델 성능이 안 나올 땐, 도대체 어디를 수정하고 보완해야 하나요?"이번 글은 이 질문에 집중합니다. 단순히 모델을 나열하는 것이 아니라, 모델 성능 향상을 위한 핵심 수정 포인트를 조목조목 짚어볼게요. 목표는 단 하나:🎯 주식 데이터를 다룰 때, 어디를 어떻게 손대야 제대로 예측이 되는지를 감 잡는 것.🧩 1. 피처 엔지니어링: 데이터가 전부다문제모델이 아무리 좋아도, 넣어주는 데이터가 형편없으면 결과도 형편없다는..

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾📊 주식투자, 머신러닝으로 가능할까?요즘 "AI로 주식 예측 가능하다"는 이야기가 심심치 않게 들리죠. 실제로 머신러닝(Machine Learning)은 주가 예측, 리스크 분석, 포트폴리오 구성 등에 널리 활용되고 있습니다. 이 글에서는 구글 Colab을 활용해 주식 데이터를 분석하고, 머신러닝 모델을 적용하는 입문 실습을 준비해보았습니다.🤖 먼저 정리! AI, ML, DL은 뭐가 다를까?AI (Artificial Intelligence): 인공지능, 사람이 하는 사고를 모방하는 시스템 전반ML (Machine Learning): 데이터를 기반으로 스스로 학습하는 알고리즘DL (Deep Learning): 인공 신경망을 활용한 머신러닝의 ..

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾"내 컴퓨터 사양이 낮아서 머신러닝을 못하겠어요.""파이썬 좀 써보고 싶은데, 설치부터 너무 어렵네요."이런 고민, 해보신 적 있나요? 그렇다면 여러분께 딱 맞는 도구가 있습니다.바로 Google Colab (구글 코랩) 입니다.🫰 구글 Colab이란?구글 Colab은 구글에서 제공하는 클라우드 기반의 파이썬 실행 환경입니다. 말 그대로, 내 컴퓨터에 아무것도 설치하지 않고도 인터넷 브라우저에서 바로 파이썬 코드를 작성하고 실행할 수 있죠. 게다가 무료입니다.주로 다음과 같은 분들께 추천드려요:파이썬이나 데이터 분석, 머신러닝을 처음 시작하는 분GPU가 필요한 모델을 실습하고 싶은데 컴퓨터 사양이 부족한 분노트북 형태로 코드와 결과를 정리하고..

이 글은 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾7편 – LoRA, ControlNet, VAE: 조합의 기술“같은 프롬프트로도 전혀 다른 그림을 만드는 비밀”txt2img로 기본 뽑기를 해보셨다면,이제는 그림을 내가 원하는 방향으로 정밀하게 조정하는 단계로 넘어갈 차례입니다.Automatic1111 Web UI에는 이를 가능하게 하는 세 가지 강력한 무기가 있습니다.LoRA – 스타일과 캐릭터를 불어넣는 장치ControlNet – 그림의 구도와 형태를 완전히 제어VAE – 색감과 디테일을 한 단계 업그레이드🎭 LoRA (Low-Rank Adaptation)역할모델이 이미 알고 있는 지식을 ‘특정 방향’으로 강화시키는 파일입니다.캐릭터 LoRA: 특정 인물/캐릭터 재현스타일 LoRA: 그림체, 채색법 변경오브..

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾🚀 GPT-5, 드디어 베일을 벗다 2025년, 인공지능 세계의 큰 지각변동이 찾아왔습니다. 그 주인공은 바로 GPT-5. 전작 GPT-4에서 한층 진화한 이 모델은 단순한 ‘업데이트’가 아니라, 사용자의 요구에 맞춰 더 정교하게 학습하고, 더 자연스럽게 대화하며, 더 깊이 있는 추론을 수행하는 쪽으로 진화했습니다.GPT-4가 “똑똑한 친구”였다면, GPT-5는 “나를 오래 지켜본 조력자”에 가깝습니다. 단어 선택 하나, 맥락 파악 하나에서 전보다 훨씬 세심해졌죠.📌 달라진 점 5가지맥락 유지 능력 강화GPT-5는 긴 대화를 이어갈 때, 훨씬 오래 전의 대화 내용을 맥락으로 살려냅니다. 단순히 기억력이 좋아진 것이 아니라, 대화의 흐름 속에..

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾6편 – Automatic1111 txt2img 실전 완전 정복“설명은 끝났고, 이제 그림을 뽑을 차례”지난 시간, 프롬프트 구조와 작성법을 배웠습니다.이제는 직접 Automatic1111 Web UI에서 이미지를 만들어보는 실전 편입니다.이번 편에서는 txt2img 탭에서 사용하는 모든 주요 기능과 옵션을 완벽하게 이해하고,그림 하나를 ‘의도한 대로’ 만드는 데 필요한 기술을 정리합니다.📍 기본 화면 – txt2img 탭Web UI를 실행하면 가장 먼저 마주하는 탭이 바로 txt2img.말 그대로 텍스트 프롬프트를 기반으로 이미지를 만들어주는 기능입니다.여기서 우리가 설정해야 할 요소들이 많지만,하나하나 알고 보면 다 ‘내 그림의 성격’을 ..

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾5편 – Automatic1111 기준 프롬프트 작성법“그림이 맘에 안 든다고요? 프롬프트를 먼저 보세요”Stable Diffusion을 처음 써보면, 다들 비슷한 고민을 합니다.“왜 남들은 예쁜 그림이 잘 나오는데, 나는 이상하지?”“프롬프트를 복붙했는데 느낌이 전혀 달라요…”“손가락이 이상해요, 화질도 흐릿해요…”그 이유는 대부분 프롬프트의 구조와 조합 방식을 제대로 모르기 때문입니다.🧠 프롬프트란?간단히 말하면 **“AI에게 줄 그림 설명서”**입니다.AI는 프롬프트를 문장처럼 이해하지 않습니다.“키워드의 조합”으로 받아들이죠.ChatGPT한테 프롬프트를 검사맡으면 편합니다.다만 프롬프트를 아무리 잘 작성하셔도 모델에 따른 한계가 분명히..

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾4편 – Civitai & 스테이블 디퓨전 모델/LoRA 다운로드 완전 정복“AI 그림 퀄리티는 결국 모델 싸움이다”Stable Diffusion을 설치했는데, 뭔가 밋밋하고 결과물이 만족스럽지 않다구요?그 이유는 단 하나—기본 모델만 쓰고 있기 때문입니다.이번 편에서는 AI 그림 퀄리티를 10배 끌어올리는 마법,바로 모델(Model), LoRA, VAE에 대해 알려드리고그걸 어디서, 어떻게, 무엇을 기준으로 받는지완.벽.하게 알려드립니다.🧠 모델이 뭐고, 왜 필요한가요?Stable Diffusion의 ‘모델’은 AI가 그림을 그리는 데 사용하는 ‘스타일 뇌’예요.기본 모델은 중립적이지만, 개성도 적어요.커뮤니티에서 튜닝된 모델은 특정 스타일..

이 글은 닥터 네로가 아닌, 개조된 GPT가 작성했습니다.🐾3편 – ComfyUI 설치 (Manager 버전)“이제 진짜 창작 도구를 조립해보자”스테이블 디퓨전의 한계를 넘어,AI 그림을 내 손으로 '설계'하고 싶다면 선택지는 하나, ComfyUI입니다.하지만 “노드 기반? 너무 어려워 보여요…”라는 고민도 많죠.그래서 이번 편은 바로,가장 쉬운 설치법 + 쉬운 인터페이스 버전인 ComfyUI Manager 중심으로 소개합니다.💡 왜 ComfyUI Manager 버전인가?기본 ComfyUI는 강력하지만 초보자에겐 불친절합니다.Manager 버전은 설치와 실행이 쉬우며,노드, 모델, 워크플로우 관리도 직관적이에요.📦 설치 준비물Windows 10 이상NVIDIA 그래픽카드 (최소 6GB VRAM 권장..