BBong's Story

Machine Learning-based Intraday Stock Price Prediction with high-frequency data analysisIntroductionStock market prediction is a complex but fascinating area in financial technology. Our project aimed to develop a machine-learning-based intraday stock price prediction model using high-frequency data. By progressing through three milestones, we refined our approach, integrated meaningful features..

Lecture 12: Structure and Inference in Hypergraphs with Node Attributes강의 개요이 강의는 하이퍼그래프(Hypergraph)의 구조적 특성과 노드 속성(Node Attributes)을 통합하여 커뮤니티 탐지 및 하이퍼엣지 예측을 개선하는 방법론을 다룬다.이를 통해 전통적 그래프가 표현하지 못했던 그룹 상호작용과 속성 정보를 효과적으로 활용하는 모델을 제안한다.1. 하이퍼그래프의 정의와 중요성하이퍼그래프 정의하이퍼그래프는 전통적인 그래프의 확장으로, 엣지(하이퍼엣지)가 2개 이상의 노드를 연결할 수 있는 구조를 가진다.$G = (V, E)$여기서 $V$는 노드 집합, $E$는 하이퍼엣지 집합이다.전통적인 그래프는 $E \subseteq V \times..

Lecture 11: Artificial neural networks (ANNs), backpropagation, representation learning. Graph neural networks (GNNs). Distributed neural networks. Case studies to social systems, systems biology & computer systems research강의 개요이번 강의는 딥러닝의 주요 개념인 Deep Neural Networks (DNNs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Graph Neural Networks (GNNs)를 다룬다. 주요 초점은 각 모델의 구조, 학습 알고리즘, 그리고 대표적인 응용 사례에 맞춰져 있다.1. M..

Lecture 10: Fractional difference operators. Single variable autoregressive fractionally integrated moving average (ARFIMA) & multi-variate ARFIMA models. Applications to physiological processes, brain activity mining, and brain-machine interfaces 강의 개요이 강의에서는 Fractional Calculus (FC)의 개념과 Fractional Difference Operators를 탐구하며,ARFIMA (Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average) 모델의 수학..

Lecture 8: Graphon definitions & Multifractal graph generators: definitions, mathematical properties, controlling multifractality of weighted graphs / networks. Case studies in living (biological) neuronal networks from neuronal cultures and brain, chromatin conformation, material sciences 강의 개요이번 강의는 Graphons의 정의와 수학적 성질, 그리고 Multifractal Graph Generators의 개념과 응용을 다룬다.특히, Graphons를 활용하여 대규모 네트워..