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NTIS 바로가기주관연구기관 | 서강대학교 Sogang University |
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연구책임자 | 김세준 |
보고서유형 | 최종보고서 |
발행국가 | 대한민국 |
언어 | 한국어 |
발행년월 | 2020-06 |
과제시작연도 | 2020 |
주관부처 | 과학기술정보통신부 Ministry of Science and ICT |
과제관리전문기관 | 한국연구재단 National Research Foundation of Korea |
등록번호 | TRKO202100012443 |
과제고유번호 | 1345317391 |
사업명 | 개인기초연구(교육부)(R&D) |
DB 구축일자 | 2021-08-14 |
키워드 | 기계학습.금융공학.계량금융.컨벡스 최적화.확률적 경사 하강법.계산 복잡도.병렬처리.분산처리.계산 모델. |
□ 연구개요
본 연구의 목표는 기계학습 문제에 적용되는 최적화 방법들의 특성을 연구하고, 그러한 특성들의 관점에서 우수한 최적화 방법을 고안하는 것이다. 특히, 금융공학 분야에서 현재 연구가 시작단계에서 진행되고 있는 위험기반의 포트폴리오 생성을 최적화 알고리즘의 적용 예제로 두고, 계산 복잡도의 한계 등으로 인하여 해를 구하지 못했던 문제들을 푸는 것을 목표로 연구를 진행한다. Stochastic Gradient (SG) 알고리즘의 최적화 방법의 응용 예제로 위험기반 포트폴리오의 최적화에 대한 시도를 도모한다.
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