Dr. 네로의 블로그

이 글은 닥터 네로와 개조된 GPT가 함께 작성했습니다.🐾🖤1. GPT를 활용한 앱 만들기, 현실성 있나요? ✨“앱을 내가 직접 만든다고? 이거 현실 가능한 얘기야?” → 가능합니다!요즘은 GPT 같은 AI가 설계, 코드 작성, 디버깅까지 적극적으로 도와주기 때문에 진입 장벽이 예전보다 훨씬 낮아요.예전에는 최소 수개월 공부해야 했던 내용을, AI가 코드 예시 + 설명까지 주니까 “카피-붙여넣기→실행→수정” 루트만으로도 앱 뼈대를 뚝딱 만들 수 있습니다.특히 GPT-5 계열은 코드 맥락 이해와 최적화가 강점이라, 초보자에게는 든든한 선생님 같은 역할을 해요.2. 컴퓨터가 좋아야 하는 거 아닌가요? Colab 활용 방법 🖥️“앱 개발하려면 고사양 PC가 필수 아닌가요?” → 꼭 그렇진 않아요.웹·모바..

이 글은 닥터 네로가 개조한 GPT와 함께 작성했습니다.🐾주식 투자에서 정답은 없습니다. 그러나 방향은 있습니다. 이번 글에서는 닥터 네로가 세운 로직과 GPT가 세운 로직으로 각각의 장단점과 활용 방안을 비교해보겠습니다.그리고 이를 바탕으로 머신러닝을 직접 진행해보도록 하겠습니다.🎯 닥터 네로의 로직: 관심 + 가치 + 트렌드닥터 네로가 제안한 로직은 이렇게 요약됩니다:거래량 및 주가 변동 추이를 통한 관심도 확인API + ML을 활용해 단기적으로 사람들이 몰리는 테마주 확인단기 매수세와 시장의 과열 신호를 빠르게 포착 가능재무제표를 통한 저평가 회사 발굴OpenDART, SEC API 등을 통해 분기별/연간 재무제표 분석성장 가능성이 있음에도 시장에서 저평가된 기업을 탐색신기술 및 미래 수요를 통..

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..

“선크림 이중세안, 해야 하나요?”네로는 이렇게 생각합니다.요즘 뷰티 커뮤니티의 뜨거운 감자,“선크림 바른 날, 꼭 이중세안 해야 하나요?”한쪽에선 “민감성 피부라면 젤 클렌저 한 번이면 충분하다”다른 쪽에선 “요즘 선크림 성분 복잡한데, 무조건 오일 써야 한다”의견이 극단으로 갈립니다.하지만 네로의 답은 간단합니다.“선크림은 클렌징의 기준점이지, 방식의 정답은 아니다.” 😼🖤1. 선크림은 단순한 화장품이 아닙니다오늘날의 선크림은 자외선 차단 기능을 넘어서,프라이머, 톤업, 베이스, 심지어 스킨케어 기능까지 포함된 멀티 제품입니다.즉, 선크림 하나에 들어 있는 성분은모공을 막을 수 있는 실리콘 → 유분 → 필름막 형성제 → 무기자차 필터까지피부에 남기 쉬운 요소들이 가득합니다.이 말은 곧,“성분이 복..

지성 피부, 클렌징 루틴이 곧 피부 컨디션입니다피지가 넘치고, 메이크업은 잘 무너지며, 트러블도 수시로 올라오는 지성 피부.많은 분들이 '많이 닦고, 강하게 씻어야 개운하다'고 생각하지만,사실 지성 피부야말로 정교하고 섬세한 클렌징 루틴이 필요합니다.오늘은 지성 피부를 위한 완.벽.한 클렌징 루틴을 정리해드릴게요. 😼🖤1. 지성 피부, 이렇게 확인하세요!피부 타입이 궁금하다면, 아래 항목 중 3개 이상 해당되는지 체크해보세요:아침에 일어났을 때 얼굴 전체가 번들거린다모공이 크고 블랙헤드/화이트헤드가 자주 보인다화장을 하면 2~3시간 만에 무너진다티슈로 닦으면 기름이 많이 묻어난다트러블(특히 이마, 코, 턱) 빈도가 높다세안 후 1~2시간 내 다시 유분이 올라온다위 항목 대부분이 해당된다면, 당신은 확..

복합성 피부, 부위별 클렌징 전략이 필요한 이유복합성 피부는 마치 얼굴에 두 개의 성격이 동시에 존재하는 것처럼,부위별로 다른 컨디션을 갖고 있는 피부예요.이런 복합성 피부를 위한 클렌징 루틴은하나의 방법으로는 부족하고, 전체를 아우르는 설계가 필요합니다.지금부터 복합성 피부를 위한 맞춤 클렌징 전략을 알려드릴게요. 😼🖤1. 복합성 피부, 이렇게 확인하세요!복합성 피부는 T존(이마·코)은 지성, U존(볼·턱)은 건성이 특징입니다.다음 문항 중 3개 이상 해당된다면 복합성일 가능성이 높아요:이마나 코는 하루 중 기름이 자주 올라온다볼은 각질이 잘 일어나고 화장이 들뜬다피지는 많지만 피부 속은 건조한 느낌이 있다계절에 따라 피부 컨디션 차이가 크다클렌징 후 당김은 볼에서만 느껴진다2. 부위별 클렌징, 이..

건성 피부를 가진 분들이 가장 많이 하는 실수 중 하나는“자극 없이 부드럽게 세안하면 되겠지” 라는 단순한 접근입니다.하지만 실제로는,클렌징 단계에서부터 유수분 밸런스 관리가 시작돼야 하고,건성 피부 특유의 예민함과 당김을 미세하게 케어하는 전략이 필요합니다.😼🖤1) 건성 피부, 이렇게 확인해 보세요!클렌징을 바꾸기 전,자신의 피부가 정말 건성인지 먼저 확인하는 것이 중요합니다.티슈 한 장과 거울만 있으면 아주 간단하게 확인 가능해요.🔹 아침 기상 후 피부 상태 체크얼굴 전체가 뽀송하거나 당긴다볼이나 이마에 유분감이 거의 없다하얀 각질이 들뜬다→ 3개 중 2개 이상 해당되면 건성 가능성 높음🔹 세안 후 10분 내 피부 느낌아무것도 바르지 않아도 당김이 바로 느껴진다웃을 때 뺨이 당기는 느낌이 든다..