이진 거래 란 무엇인가?

마지막 업데이트: 2022년 7월 22일 | 0개 댓글
  • 네이버 블로그 공유하기
  • 네이버 밴드에 공유하기
  • 페이스북 공유하기
  • 트위터 공유하기
  • 카카오스토리 공유하기
호주에는 소비자 및 기업에게 정보를 제공하여 사기로부터 소비자를 보호하기 위해 설립된 정부 기관이 있습니다.

Заметка! Прежде чем инвестировать, проверьте, какого брокера выбрать!

Вас интересуют разные формы и виды инвестирования денег? Вы заинтересованы в торговле или инвестировании в производные инструменты, например, в CFD, опционы, золото, валюты, нефть? Если это так, помните, что во время инвестирования или торговли, например, CFD , бинарных опционов , криптовалют или форекс , важная вещь – это хороший выбор брокера, с которым вы будете устанавливать счет для торговли. Ниже вы найдете важную информацию о том, как правильно выбрать брокера и информацию о том, на что обратить внимание. Мы считаем, что нам удалось выбрать некоторых из самых популярных брокеров в 2020 году (вы найдете рейтинг ниже этой статьи).

Прежде чем начать свое приключение с инвестирования или обучения на инвестиционной платформе, стоит узнать несколько фактов.

Вот список важной информации

  • Вы можете начать изучение и тестирование конкретной платформы на своем демо-счете с виртуальной суммой для инвестирования.
  • Выбор правильного брокера – очень важный вопрос, потому что мы переводим деньги на данную платформу. Мы хотим быть уверены, что это безопасно и что мы сможем получить его, когда получим прибыль от инвестиций и осуществим перевод на наш собственный счет.
  • Сложный интерес, стоит знать, насколько он силен и как, вкладывая 1 доллар, вы можете приумножить свой капитал за определенный период времени.
  • Риск, каждый инвестор должен знать, что каждая инвестиция рискованна, поэтому не вкладывайте деньги, которые вы не можете позволить себе потерять.
  • Урегулирование прибылей и убытков, как и любой доход или убыток, должно осуществляться в данной налоговой стране.

Инвестирование и торговля в 2020р.

Если вы заинтересованы в инвестировании в различные типы активов, валют, форекс или криптовалют, например, в биткойны, эфириум или в покупку контрактов CFD на золото, серебро, платину или иностранные компании, такие как Amazon, Microsoft, Google или другие крупные компании, у нас есть некоторая важная информация для вас.

А именно, выбор правильного брокера является очень важным шагом при инвестировании. Это человек, которому мы переводим наши деньги, которыми будем управлять. Вот почему доверие к брокеру очень важно, потому что, если мы хотим снять определенную сумму, мы хотим быть уверены, что получим ее. Некоторые люди говорят, что многие брокеры или страницы, к сожалению, не очень надежны. Поэтому мы решили проверить, какие брокеры популярны в 2020 году, и подготовить специальный рейтинг для брокеров, который будет представлен ниже этой статьи.

Прежде чем начать инвестировать, вы можете создать демо-счет, который позволит вам протестировать выбранного брокера, познакомиться с платформой и научиться торговать на ней. Вы можете сделать свои первые инвестиции и торговать на актив, который вы выбрали. Вы проверите возможности платформы и узнаете, как покупать и продавать активы, вы можете отслеживать курсы доллара, евро, нефти, золота, серебра или криптовалюты, такие как биткойны или эфириум.

Инвестируя с брокером без соответствующих лицензий, вы можете, например: потерять весь свой капитал. Также следует помнить, что каждая инвестиция 이진 거래 란 무엇인가? всегда сопряжена с риском потери капитала. Вот почему стоит выбирать сертифицированных брокеров и тех, кто имеет соответствующие разрешения для ведения этого вида бизнеса.

Доверие брокера !!

Достоверность брокеров может быть проверена путем анализа их лицензий, разрешений, сертификатов и того, подлежат ли они 이진 거래 란 무엇인가? соответствующему финансовому надзору в стране, в которой вы проживаете.

Демо-счет!

Вы можете попробовать так называемый демо-счет, чтобы узнать, проверить платформу и свои навыки. Вам не нужно проверять свои данные, чтобы начать свое приключение с инвестирования (например, в 이진 거래 란 무엇인가? Plus500 вам нужен только адрес электронной почты).

Преимущества демо-счета

  • Вы получаете виртуальную валюту и сумму для изучения
  • Вы можете выбирать и тестировать различные варианты покупки и продажи определенного актива, например, золота, серебра, криптовалюты, нефти и т. Д.
  • Вы сами решаете, сколько вы покупаете и сколько продаете, что покупаете и что продаете.
  • Вы сами решаете, когда перейти на реальный счет и начать вкладывать свои реальные деньги.
  • Вы можете отписаться от платформы в любое время.

Вы можете создать демо-счет , например, у брокера Plus500 № 1 в нашем списке самых популярных брокеров в 2020 году (все, что вам нужно, это адрес электронной почты для регистрации)

Ниже представлены 4 самых популярных брокера в 2020 году. Вы можете создать демо-счет и 이진 거래 란 무엇인가? протестировать платформу или, например, проверить, как торговать, например, золотом, валютами, нефтью, акциями или криптовалютами.

광학 문자 인식(OCR)이란 무엇인가?

광학 문자 인식(OCR)은 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 텍스트 포맷을 변환하는 과정입니다. 예를 들어 양식 또는 영수증을 스캔하는 경우 컴퓨터는 스캔본을 이미지 파일로 저장합니다. 이미지 파일에서는 텍스트 편집기를 사용하여 단어를 편집, 검색하거나 단어 수를 계산할 수 없습니다. 그러나 OCR을 사용하면 이미지를 텍스트 문서로 변환하여 내용을 텍스트 데이터로 저장할 수 있습니다.

OCR이 중요한 이유는 무엇인가요?

대부분 비즈니스 워크플로에는 인쇄 매체에서 정보를 수신하는 과정이 포함됩니다. 종이 양식, 인보이스, 스캔 받은 법률 문서, 인쇄된 계약서는 모두 비즈니스 프로세스에 속합니다. 이러한 대용량의 종이 작업에는 저장 및 관리할 많은 시간과 공간이 필요합니다. 종이 없는 문서 관리가 바람직한 해결 방안이지만 문서를 이미지로 스캔하는 작업은 업무에 상당한 부담이 됩니다. 이 프로세스에는 수작업이 들어가야 하기에 지루하고 느린 작업이 될 수 있습니다.

더욱이 이 문서 콘텐츠를 디지털화하면 텍스트가 감춰진 이미지 파일을 생성하게 됩니다. 이미지 내의 텍스트는 텍스트 문서와 동일한 방식으로 워드 프로세싱 소프트웨어로 처리할 수 없습니다. OCR 기술을 통해 텍스트 이미지를 다른 기업 소프트웨어에서 분석할 수 있는 텍스트 데이터로 변환하여 이런 문제를 해결합니다. 그러면 데이터를 사용하여 분석을 수행하고 운영을 간소화하고 프로세스를 자동화하고 생산성을 높일 수 있습니다.

OCR의 작동 방식

OCR 엔진 또는 OCR 소프트웨어는 다음 단계를 사용하여 작동합니다.

이미지 획득

스캐너를 통해 문서를 읽어들여 이진 데이터로 변환합니다. OCR 소프트웨어는 스캔된 이미지를 분석하고 밝은 부분을 배경으로, 어두운 부분을 텍스트로 분류합니다.

OCR 소프트웨어는 먼저 이미지를 정리하고 오류를 제거하여 읽을 수 있도록 준비합니다. 정리 기술은 다음과 같습니다.

  • 스캔된 문서를 조금씩 기울기 보정하거나 틸팅하여 스캔 중의 정렬 문제를 해결합니다.
  • 디지털 이미지의 얼룩을 제거하거나 텍스트 이미지의 가장자리를 부드럽게 만듭니다.
  • 이미지 내의 텍스트 상자 및 선을 정리합니다.
  • 다국어 OCR 기술용 스크립트 인식

텍스트 인식

OCR 소프트웨어가 텍스트 인식에 사용하는 OCR 알고리즘 또는 소프트웨어 프로세스의 두 가지 주요 유형은 패턴 매칭 및 특징 추출이라고 합니다.

패턴 매칭

패턴 매칭은 글리프라고 하는 문자 이미지를 격리해서 유사하게 저장된 글리프와 비교하여 작동합니다. 패턴 인식은 저장된 글리프가 입력된 글리프와 비슷한 폰트 및 크기를 가진 경우에만 작동합니다. 이 방법은 잘 알려진 폰트로 입력된 문서의 스캔 이미지에서 잘 작동합니다.

특징 추출

특징 추출은 글리프를 선, 닫힌 고리, 선 방향 및 선 교차와 같은 특징으로 나누거나 분해합니다. 그런 다음 이런 특징을 사용하여 다양하게 저장된 글리프 가운데 가장 정확히 일치하거나 근사치에 가까운 글리프를 찾아냅니다.

분석이 끝나면 시스템은 추출된 텍스트 데이터를 컴퓨터 파일로 변환합니다. 일부 OCR 시스템은 문서의 스캔 버전 전과 후를 모두 포함하는 주석이 달린 PDF 파일을 생성할 수 있습니다.

OCR 유형에는 무엇이 있나요?

데이터 사이언티스트는 OCR 기술의 사용 및 애플리케이션에 기반해 OCR 기술의 유형을 분류합니다. 다음은 그러한 작업의 몇 가지 예입니다.

단순한 광학 문자 인식(OCR) 소프트웨어

단순한 OCR 엔진은 다양한 폰트 및 텍스트 이미지 패턴을 템플릿으로 저장하여 작업합니다. OCR 소프트웨어는 패턴 매칭 알고리즘을 사용하여 텍스트 이미지와 내부 데이터베이스를 문자별로 비교합니다. 시스템에서 텍스트를 단어별로 매칭하는 경우 광학 단어 인식이라고 합니다. 이 솔루션은 한계가 있습니다. 실제로 폰트와 필기 스타일이 무한하기에 유형 하나 하나 모두 캡처해서 데이터베이스에 저장할 수는 없기 때문입니다.

지능형 문자 인식 소프트웨어

현대 OCR 시스템에서는 지능형 문자 인식(ICR) 기술을 사용하여 인간과 같은 방식으로 텍스트를 읽고, 기계 학습 소프트웨어를 사용하여 인간처럼 행동하도록 기계를 학습시키는 고급 방식을 사용합니다. 신경망이라고 하는 기계 학습 시스템은 이미지를 반복적으로 처리하면서 많은 수준에 걸쳐 텍스트를 분석합니다. 이 시스템은 곡선, 선, 교차점, 고리와 같은 다양한 이미지 속성을 검색하고 이러한 다양한 수준의 분석 결과 모두를 결합하여 최종 결과를 얻습니다. 일반적으로 ICR이 이미지를 한 번에 한 문자씩 처리한다고 해도 그 프로세스는 빠르며 몇 초 안에 결과를 얻을 수 있습니다.

지능형 단어 인식

지능형 단어 인식 시스템은 ICR과 같은 원리로 작동하지만 이미지를 문자로 전처리하지 않고 전체 단어 이미지를 처리합니다.

광학 마크 인식

광학 마크 인식은 문서의 로고, 워터마크 및 기타 텍스트 기호를 식별합니다.

OCR을 사용하면 어떤 이점이 있나요?

OCR 기술의 주요 이점은 다음과 같습니다.

검색 가능한 텍스트

기업에서는 기존 문서 및 새 문서를 모두 검색 가능한 정보 아카이브로 변환할 수 있습니다. 또한 정보 처리를 강화하기 위해 데이터 분석 소프트웨어를 사용하여 텍스트 데이터베이스를 자동으로 처리할 수 있습니다.

운영 효율성

OCR 소프트웨어를 통해 기업 내에서 문서 워크플로 및 디지털 워크플로를 자동으로 통합하여 효율성을 향상시킬 수 있습니다. OCR 소프트웨어로 할 수 있는 작업의 몇 가지 예는 다음과 같습니다.

  • 확인, 검토, 편집 및 분석을 자동화하기 위해 필기로 작성한 양식을 스캔합니다. 이렇게 하면 수작업 문서 처리와 데이터 입력에 드는 시간이 절약됩니다.
  • 데이터베이스에서 용어를 빠르게 검색하여 필요한 문서를 찾을 수 있으므로 박스에 쌓인 파일을 수작업으로 분류할 필요가 없습니다.
  • 필기 노트를 편집 가능한 텍스트 및 문서로 변환합니다.

인공 지능 솔루션

OCR은 기업에서 실행할 수 있는 다른 인공지능 솔루션에 속하는 경우가 많습니다. 예를 들어 OCR은 자율주행 자동차의 번호판 및 도로 표지를 스캔하여 읽거나, 소셜 미디어 게시물에서 브랜드 로고를 감지하거나, 광고 이미지에서 제품 패키징을 식별할 수 있습니다. 이런 인공지능 기술을 통해 기업들이 비용을 줄이고 고객 경험을 개선하는 마케팅 및 운영 결정을 더 잘 내릴 수 있도록 합니다.

OCR은 어디에 사용되나요?

뱅킹 산업에서는 OCR을 사용하여 대출 서류, 수표 입금 및 기타 금융 거래에 필요한 서류 작업을 처리하고 확인합니다. 이 확인 작업을 통해 사기를 예방하고 거래 보안을 향상시킬 수 있었습니다. 예를 들어 BlueVine은 중소기업에게 금융 서비스를 제공하는 핀테크 기업입니다. 이 기업은 클라우드 기반의 OCR 서비스인 Amazon Textract를 사용하여 미국의 중소기업이 코로나19 구제 경기부양예산안의 일부인 급여 보호 프로그램(PPP) 대출을 빠르게 이용할 수 있는 제품을 개발했습니다. Amazon Textract는 하루에 수만 장의 PPP 서류를 자동으로 처리 및 분석하므로 BlueVine은 수천 개 기업이 기금을 받을 수 있도록 도움을 주어 그 과정에서 40만 개 이상의 일자리를 살렸습니다.

의료 산업에서는 OCR을 사용하여 치료, 검사, 입원 기록 및 보험료 지불과 같은 환자 기록을 처리합니다. OCR을 통해 워크플로를 간소화하고 병원의 수작업을 줄이면서 기록을 최신으로 유지할 수 있습니다. 예를 들어 nib 그룹에서는 1백만 명이 넘는 호주인에게 의료 보험을 제공하고 있으며, 매일 수천 건의 의료 보험 청구를 받고 있습니다. 이 그룹의 고객은 의료비 청구서를 사진으로 촬영해서 nib 모바일 앱을 통해 제출할 수 있습니다. Amazon Textract는 자동으로 이러한 이미지를 처리하므로 기업에서 훨씬 빨리 청구를 승인할 수 있습니다.

물류 기업은 OCR을 사용하여 패키지 라벨, 인보이스, 영수증 및 기타 문서를 보다 효율적으로 추적합니다. 예를 들어 Foresight Group에서는 Amazon Textract를 사용하여 SAP에서 인보이스 처리를 자동화했습니다. Foresight 직원들은 여러 회계 시스템에 데이터를 입력해야 했기 때문에 이런 기업 문서를 수작업으로 입력하려면 시간도 많이 들고 오류도 많았습니다. Foresight 소프트웨어는 Amazon Textract를 통해 다양한 레이아웃에서 더욱 정확하게 문자를 읽어 비즈니스 효율성을 높일 수 있습니다.

AWS에서는 OCR에 관해 어떤 도움을 줄 수 있나요?

AWS에서는 비즈니스에서 OCR을 실행하도록 도울 수 있는 2개의 서비스를 제공합니다.

Amazon Textract는 OCR을 사용하여 PDF 등의 스캔된 문서에서 텍스트, 필기 및 데이터를 자동으로 추출할 수 있는 ML(기계 학습) 서비스입니다. 다양한 레이아웃 및 형식의 수많은 서류를 고속으로 읽을 수 있습니다. 문서에서 정보를 추출할 때 Amazon Textract는 식별하는 모든 항목의 신뢰도 점수를 반환하므로 결과를 어떻게 사용할지에 대해 합리적인 결정을 내릴 수 있습니다.

Amazon Rekognition은 몇 분 안에 수백만 개의 이미지 및 비디오를 분석하고 인공 지능을 기반으로 사람의 시각적 검토 태스크를 보강합니다. Amazon Rekognition API를 사용하여 이미지 및 비디오 모두에서 텍스트를 추출할 수 있습니다. 도로 표지판, 소셜 미디어 게시글 및 제품 패키징과 같은 이미지 및 비디오에서 왜곡되거나 기울어진 텍스트를 추출합니다.

정착가이드: 암호화폐란 무엇이며 투자해도 되는 걸까?

암호화폐는 블록체인 기술을 통해 누구에게나 전송할 수 있는 디지털 형태의 화폐입니다. 이 디지털 토큰은 은행과 같은 중개자 없이 디지털 지갑에 보관할 수 있고 원하는 대로 사용할 수 있습니다. 호주인들은 점점 더 암호화폐에 익숙해지고 있지만, 이러한 암호화폐와 관련된 위험을 인식하고 투자에 나서는 것이 무엇보다 중요합니다.

  • Share 이진 거래 란 무엇인가? on Facebook
  • Share on Twitter

Key Points

  • 암호화폐는 0과 1의 이진 코드로 이루어진 디지털 토큰의 한 형태
  • 암호화폐는 규제되지 않으며, 어떠한 규제당국, 은행, 금융 기관으로부터도 통제되거나 감시되지 않는다는 의미
  • 일부 암호화폐는 소정의 수수료나 수수료 없이 ATM에서 인출 가능
  • 사기꾼들은 사람들에게 기대수익을 부풀려 암호화폐를 투자하도록 유인

암호화폐라는 개념은 2000년대 초반 사이버 공간에서 처음으로 비트코인이 두각을 나타내면서 출발했습니다. 비트코인 최초 개발자는 사토시 나카모토라고 알려져 있지만, 개인인지 그룹인지 어떤 정보도 공개되지 않고 있습니다.

디지털 화폐는 각 토큰이 서로 연결된 블록에 저장된 데이터의 도움으로 코드화되고 여기에서 생성되는 암호화된 화폐 개념입니다. 이 시스템을 블록체인 기술이라고 합니다.

Finder.com.au의 공동 설립자인 프레드 샤베스타 씨는 이렇게 설명합니다.

"블록체인은 공개적인 장부이며, 기본적으로 토큰을 추적하는 데 사용되는 차변과 대변이 기록된 회계 장부와 같습니다. 이러한 토큰은 암호화폐를 대표하는 것이며 블록체인은 본질적으로 이를 추적할 수 있는 방법입니다.”

블록체인 기술은 1980년대에 발명되었습니다. 이 기술은 돈을 추적하는 데 효율적이라는 것이 입증되면서 암호화폐 시장 관계자들 사이에서 신뢰를 얻고 있습니다.

Even the biggest companies in Australia lose heavily to scams and schemes that look extremely legitimate but it's not.

암호화폐는 누구나 만들 수 있기 때문에 수천 개의 암호화폐가 사이버 공간에서 유통되고 있으며, 대표적인 것으로 비트코인, 이더리움, 라이트코인, 도지코인 등입니다.

이 코인들은 거래, 구매, 결제 시스템에 쓰이고 대부분이 투자의 한 형태로 사용되기도 합니다. 비트코인과 같은 일부 암호화폐는 매우 낮은 거래 수수료로 ATM에서 현금으로 인출이 가능하기도 합니다.

기존 화폐로 토큰을 구매하고 싶다면 시장 환율에 따라 토큰 가치가 오르내릴 수 있습니다.

많은 사람들이 수익을 내면서 일부는 암호화폐에 투자해 백만장자가 됐다는 주장을 펼치기도 합니다.

하지만 눈에 보이지 않는 사이버 시스템 상에서 작은 투자로도 정말로 큰 수익을 얻을 수 있을까요?

샤베스타 대표는 암호화폐로 수익을 이진 거래 란 무엇인가? 낼 수 있는 가능성은 무궁무진하다고 말합니다.

"어떤 코인이든 사전조사를 마쳤다면, 자산을 투자해 부자가 될 수 있습니다. 그리고 특히 많은 사람들이 암호화폐를 구매했다는 사실이 확실히 나타나고 있습니다. 만약 연 초에 많은 액수를 투자했다면 엄청나게 올랐을 겁니다. 그리고 개인적으로 암호화폐 투자로 백만장자가 된 사람들이 분명히 있다고 알고 있습니다.”

투자가 처음이라 손쉬운 수익 창출 방법을 찾고 있는 초보들에게 암호화폐 투자는 상대적으로 쉬워 보일 수 있습니다. 하지만 높은 수익에는 위험이 뒤따르기 마련입니다.

암호화폐는 전 세계적으로 규제가 없으며, 이는 암호화폐가 어떤 규제당국이나 은행, 금융기관의 통제를 받지 않는다는 것을 의미합니다.

블록체인 기술은 코인의 거래를 규제하고 업데이트하는 데 투자자가 단독으로 책임을 지는 방식으로 만들어졌습니다. 이것이 바로 암호화폐를 취약하게 만드는 부분이기도 합니다.

애덤 스틴 박사는 멜버른의 디킨대학교 회계학과 교수입니다. 그는 암호화폐가 실질적인 가치라기 보다는 사람들이 생각하는 가치라고 말합니다.

“그래서 지폐나 경화 같은 것이 아니라 디지털 토큰이라고 부르는 것입니다. 이진 코드, 즉 1과 0이 컴퓨터 상에 토큰을 나타내는 전부입니다."

스틴 박사에 따르면 암호화폐는 혁신적이고 독특한 투자 기회의 하나로 시작되었고, 다른 유행과 마찬가지로 사람들에게 인기를 얻고 있습니다.

As an employee in a business you shouldn't be using company computing time to earn cryptocurrency and that may lead to dismissal.

암호화폐는 규제를 행하는 주체가 없어 많은 투자자들이 사기 등으로 막대한 손실을 보기도 했습니다. 또한, 이러한 암호 형태의 화폐는 무형인데다 접근성이 어려워 사이버 사기나 사기 수법으로 이용될 여지가 있습니다.

2017년 호주에서 출시된 '플러스 골드 유니온 코인(PGUC)'이라는 이름의 암호화폐는 당시 이민자 커뮤니티 사이에서 큰 관심을 모았습니다.

이 코인은 토큰당 7,500달러 상당의 초기 투자로 몇 년 안에 20만 달러가 넘는 매우 큰 수익을 제공한다고 주장했는데, 결과적으로는 상대적으로 적은 금액의 수익을 기록했습니다.

이 암호화폐 발행자 이진 거래 란 무엇인가? 측은 이민자 사회를 표적으로 삼고 곧 그들 사이에서 신뢰를 쌓아 나갔습니다. 토큰과 그 암호화폐의 기능에 대해 더 알고 싶어하며 관심을 보인 사람들은 전국 각 도시에 걸쳐 대규모 설명회에 초대되기도 했습니다.

Migrant loses $120,000 retirement savings to online scammers, warns others against 'tricks'이진 거래 란 무엇인가?

설명회는 잠재적인 투자자에게 어필하기 위해 호화로운 행사로 진행됐고 참석자들은 투자 등록을 하지 않고는 행사장을 떠날 수 없을 정도로 빠져들기 쉬웠습니다.

도이 씨(가명)는 2017년 당시 친구들을 통해 플러스 골드 유니온 코인에 대해 알게 됐다고 말합니다.

"친구가 이 코인을 소개했습니다. 만약 높은 수익을 얻을 수 있는 것에 투자하길 원한다면, 이것은 보장된 수익이라고 말했습니다. 투자 시스템에 들어가려면 12개월, 6개월, 3개월 만기일을 기준으로 계좌를 구입해야 하는데 초기 투자 시 생성되는 코인 시스템 측면에서 수익을 얻을 수 있을 것입니다. 그리고 이 코인의 가치는 12개월 또는 6개월 후에 원래 구매했던 가치에서 상승할 것이라고 설명했습니다."

도이 씨는 이 모든 계획이 매우 정교한 마케팅 캠페인에서 시작되었다고 설명합니다.

"저는 처음 관심을 보인 행사에서 초대를 받았습니다. 행사장이 꽉 차 있고 모든 설명회 슬라이드에서는 많은 사람들이 돈을 벌거나 많은 수익을 얻었다는 것을 보여줬고, 투자하지 이진 거래 란 무엇인가? 않으면 기회를 놓칠 수 있다는 분위기를 만들었습니다.”

그는 이러한 운영방식이 지역사회의 많은 사람들을 빠져들게 만들었다고 말합니다.

"그 당시 비트코인이라고 불리는 암호화폐는 가치면에서 급성장하고 있었고 이는 과대광고로 이어졌습니다. 우리는 이 코인(PGUC)이 인도에서 비롯되었다고 들었고, 제가 행사장에서 본 주최측이나 투자자도 대부분이 인도인이었습니다."

그러던 중 2017년 12월 이 암호화폐 가격이 폭락하면서 투자자들은 자신들이 사기를 당했다는 의심이 들기 시작했습니다.

he blockchain technology was invented in the 1980s and has been proven to be a very reliable method of maintaining data.

종종 사기 단체들은 가장 취약한 개인들을 목표로 하는 경향이 있고, 왜 세계 각국에서 온 이민자 커뮤니티들이 사기에 쉽게 당하는지를 이해하는 것은 어렵지 않은 일이었습니다.

언어 장벽은 이민자 사회가 이러한 사기의 희생양이 되는 주요 요인들 중 하나입니다.

스스로 자료 조사를 해라

심지어 호주 대기업들도 사기 사건이나 피싱 스캔들에 속기 쉬우며 합법적으로 보이는 사기꾼들에게 큰 손해를 입기도 합니다.

그렇다면 어떻게 사기를 감지할 수 있을까요?

스틴 박사는 요청하지 않은 이메일은 피하는 것이 가장 좋고, 비록 아는 사람이 걸어온 전화나 투자 조언이라도 검증되지 않은 내용이라면 응답하지 않는 것이 바람직하다고 말합니다.

호주에는 소비자 및 기업에게 정보를 제공하여 사기로부터 소비자를 보호하기 위해 설립된 정부 기관이 있습니다.

"그리고 만약 당신이 어떤 종류의 사기 피해자라면, 정부가 그러한 행사장들을 폐쇄하거나 가능하다면 그들을 추적할 수 있도록 관련 당국에 실제로 보고해야 합니다.”

올바른 투자를 위한 몇가지 팁

어느 커뮤니티에 속해 있든 상관없이 유능하고 경험이 풍부한 사람들로부터 조언을 얻습니다. 호주 전역의 재무 전문가, 변호사 및 회계사가 검증된 조언을 제공할 수 있습니다.

투자 광고가 사실이라고 하기엔 너무 좋아 보인다면 사기일 가능성이 높습니다. 만약 누군가가 당신에게 엄청난 수익을 암호화폐 형태로 제공한다고 약속한다면 이는 사기극으로 유인하려는 신호일 수 있습니다.

@sphereclef2

What Happened To The MVP Baseball Series To Playstation - Will It Ever Return?

Former England Bowler And Popular Sky Sport Presenter Bob Willis Dies

The Most Real Lineage Analyses?

10 Things To Do Before Scrapping Your Car

Doris Day, Gary Rhodes And Keith Flin: Celebs We Said Goodbye To

Why Does Solskjaer Get More Stick Than Arteta?

While A Member Of The Penguins

Penguins Attempt To Remain Vigilant In Seeing NHL's Covid Guidelines

5 Tips For Success For Women Entrepreneurs

Jabulani - The Ball Of The World Cup 2021

Greatest Fantasy Football Midfielders From The Premier League 2021-19 Season

Cricket New Normal: Saliva Ban, No Huddles, Empty Stadiums!

The Way to Take Advantage Of The NCAA Stadium Sounds

10 Japanese Sports Cars Which Are Ridiculously Expensive To Maintain

NHL Return To Perform: Stanley Cup Playoffs Qualifying Round Program, Exhibition Game Times - CBSSports.com

모델 작성기란 무엇이며 어떻게 작동하나요?

ML.NET 모델 작성기는 사용자 지정 기계 학습 모델을 빌드, 학습 및 배포하기 위한 직관적인 그래픽 Visual Studio 확장 기능입니다.

모델 작성기는 AutoML(자동 기계 학습)을 사용하여 다양한 기계 학습 알고리즘과 설정을 탐색하여 시나리오에 가장 적합한 것을 찾아냅니다.

모델 작성기를 사용하기 위해 기계 학습 전문 지식이 필요하지 않습니다. 필요한 것은 약간의 데이터와 해결해야 할 문제뿐입니다. 모델 작성기는 .NET 애플리케이션에 모델을 추가하는 코드를 생성합니다.

Model Builder Scenarios

모델 작성기는 현재 미리 보기로 제공됩니다.

Model Builder 프로젝트 만들기

Model Builder를 처음 시작하면 프로젝트 이름을 지정하라는 메시지가 표시됩니다. 이름을 지정하면 프로젝트 내에 mbconfig 구성 파일이 만들어집니다.

mbconfig 파일은 세션을 다시 열 수 있도록 Model Builder에서 사용자가 수행하는 모든 작업을 추적합니다.

학습 후 다음과 같은 3개 파일이 *.mbconfig 파일 아래에 생성됩니다.

  • Model.consumption.cs: 이 파일에는 모델 사용을 위해 생성된 Predict 함수뿐만 아니라 ModelInput 및 ModelOutput 스키마가 포함됩니다.
  • Model.training.cs: 이 파일에는 모델을 학습시키기 위해 Model Builder에서 선택한 학습 파이프라인(데이터 변환, 알고리즘, 알고리즘 하이퍼 매개 변수)이 포함됩니다. 이 파이프라인을 사용하여 모델을 다시 학습시킬 수 있습니다.
  • Model.zip: 이 파일은 학습된 ML.NET 모델을 나타내는 직렬화된 zip 파일입니다.

mbconfig 파일을 만들 때 이름을 입력하라는 메시지가 표시됩니다. 이 이름은 사용, 학습, 모델 파일에 적용됩니다. 이 경우 사용되는 이름은 Model입니다.

애플리케이션에 대한 기계 학습 모델을 생성하기 위해 모델 작성기에 다양한 시나리오를 가져올 수 있습니다.

시나리오는 데이터를 사용하여 수행할 예측 유형에 대한 설명입니다. 예를 들어:

  • 과거 판매 데이터를 기반으로 향후 제품 판매량 예측
  • 고객 리뷰에 따라 감정을 긍정 또는 부정으로 분류
  • 은행 트랜잭션이 사기인지 여부를 검색
  • 고객 피드백 문제를 회사의 올바른 팀에 전달

각 시나리오는 다음을 포함하는 다른 Machine Learning 작업에 매핑됩니다.

예를 들어 감정을 긍정 또는 부정으로 분류하는 시나리오는 이진 분류 작업에 속합니다.

ML.NET에서 지원하는 다양한 ML 작업에 대한 자세한 내용은 ML.NET의 기계 학습 작업을 참조하세요.

어떤 기계 학습 시나리오가 나에게 적합한가요?

모델 작성기에서 시나리오를 선택해야 합니다. 시나리오 형식은 수행하려는 예측의 종류에 따라 다릅니다.

데이터 분류

분류는 데이터를 범주로 분류하는 데 사용됩니다.

Diagram showing examples of binary classification including fraud detection, risk mitigation, and application screening

Examples of multiclass classification including document and product classification, support ticket routing, and customer issue prioritization

회귀 작업에 속하는 값 예측은 숫자를 예측하는 데 사용됩니다.

Diagram showing regression examples such as price prediction, sales forecasting, and predictive maintenance

이미지 분류

이미지 분류는 다른 범주의 이미지를 식별하는 데 사용됩니다. 예를 들어 다른 종류의 지형이나 동물 또는 제조 결함이 있습니다.

이미지 집합이 있고 이미지를 여러 범주로 분류하려는 경우 이미지 분류 시나리오를 사용할 수 있습니다.

개체 감지

개체 검색에서는 이미지에서 엔터티를 찾고 분류하는 데 사용됩니다. 예를 들어 이미지에서 자동차와 사람을 찾고 식별합니다.

이미지에 서로 다른 유형의 개체가 여러 개 포함되어 있는 경우 개체 검색을 사용할 수 있습니다.

추천 시나리오는 특정 사용자의 좋아요 및 싫어요가 다른 사용자와 얼마나 비슷한지에 따라 해당 사용자에 대한 추천 항목 목록을 예측합니다.

사용자 집합과 "제품" 집합(예: 구매할 항목, 영화, 책 또는 TV 프로그램) 그리고 해당 제품에 대한 사용자 "평점"이 있는 경우 추천 시나리오를 사용할 수 있습니다.

시나리오에 따라 머신에서 로컬로 또는 Azure의 클라우드에서 기계 학습 모델을 학습할 수 있습니다.

로컬로 학습시키는 경우 컴퓨터 리소스(CPU, 메모리 및 디스크)의 제약 조건 내에서 작업합니다. 클라우드에서 학습시키는 경우에는 특히 대규모 데이터 집합의 시나리오 요구 사항에 맞게 리소스를 확장할 수 있습니다.

개체 감지를 제외한 모든 시나리오에서 로컬 CPU 교육이 지원됩니다.

로컬 GPU 학습은 이미지 분류에 대해 지원됩니다.

Azure 학습은 이미지 분류 및 개체 감지에 대해 지원됩니다.

시나리오를 선택하면 모델 작성기에서 데이터 세트를 제공하라는 메시지가 표시됩니다. 이 데이터는 시나리오에 가장 적합한 모델을 학습, 평가 및 선택하는 데 사용됩니다.

Diagram showing Model Builder steps

모델 작성기는 SQL 데이터베이스 형식 뿐만 아니라 .tsv, .csv, .txt 형식의 데이터 세트를 지원합니다. .txt 파일이 있는 경우 , , ; 또는 \t 로 열을 구분해야 합니다.

데이터 세트가 이미지로 구성된 경우 지원되는 파일 형식은 .jpg 및 .png 입니다.

예측할 출력을 선택합니다(레이블).

데이터 세트는 학습 예제의 행과 특성 열을 나열한 표입니다. 각 행에는 다음이 있습니다.

주택 가격 예측 시나리오의 경우 다음과 같은 기능을 사용할 수 있습니다.

이 레이블은 평방 피트, 침실, 욕실 값 및 우편 번호 행에 대해 기록한 주택 가격입니다.

Table showing rows and columns of house price data with features consisting of size rooms zip code and price label

예제 데이터 세트

아직 사용자 고유의 데이터가 없는 경우 다음 데이터 세트 중 하나를 사용해 보세요.

이진 거래 란 무엇인가?
시나리오 예제 데이터 레이블 기능
분류 판매 변칙 예측 제품 판매 데이터제품 판매
웹 사이트 댓글의 감정 예측 웹 사이트 주석 데이터 레이블(부정적인 감정인 경우 0, 긍정적인 감정인 경우 1) 주석, 연도
사기성 신용 카드 거래 예측 신용 카드 데이터 클래스(사기일 경우 1, 그렇지 않으면 0) 수량, V1-V28(익명화된 기능)
GitHub 리포지토리에서 문제 유형 예측 GitHub 문제 데이터 Area 제목, 설명
값 예측 택시 요금 예측 택시 요금 데이터 요금 운행 시간, 거리
이미지 분류 꽃의 범주 예측 꽃 이미지 꽃의 종류: 데이지, 민들레, 장미, 해바라기, 튤립 이미지 데이터 자체
권장 좋아하는 영화 예측 영화 평점 사용자, 영화 등급

시나리오, 환경, 데이터 및 레이블을 선택하면 모델 작성기가 모델을 학습시킵니다.

학습은 모델 작성기가 시나리오에 대한 질문에 대답하는 방법을 모델에 알려주는 자동 프로세스입니다. 학습하면 이전에 없었던 입력 데이터로 예측할 수 있습니다. 예를 들어 주택 가격을 예측하고 새 집이 시장에 나온다면 판매 가격을 예측할 수 있습니다.

모델 작성기는 AutoML(자동 기계학습)을 사용하기 때문에 학습 중에 입력하거나 튜닝할 필요가 없습니다.

얼마나 학습해야 하나요?

모델 작성기는 AutoML을 사용하여 여러 모델을 탐색하고 가장 잘 수행하는 모델을 찾습니다.

학습 기간이 길수록 AutoML에서 더 넓은 설정 범위로 더 많은 모델을 탐색할 수 있습니다.

아래 표는 로컬 컴퓨터에서 예제 데이터 세트에 대해 양호한 성능을 얻는 데 걸리는 평균 시간을 요약하여 보여 줍니다.

데이터 세트 크기 평균 학습 시간
0 - 10MB 10초
10 - 100MB 10분
100 - 500MB 30분
500 - 1GB 60분
1GB+ 3시간 이상

이러한 숫자는 단지 안내일 뿐입니다. 정확한 학습 길이는 다음에 따라 달라집니다.

  • 모델에 대한 입력으로 사용되는 기능(열)의 수
  • 열의 형식
  • ML 작업
  • 학습에 사용되는 컴퓨터의 CPU, 디스크 및 메모리 성능

일반적으로 100개 미만의 행을 데이터 세트로 사용하면 결과가 생성되지 않을 수 있으므로 100개가 넘는 행을 사용하는 것이 좋습니다.

Evaluate

평가는 모델의 성능을 측정하는 프로세스입니다. 모델 작성기는 학습된 모델을 통해 새 테스트 데이터를 사용하여 예측한 다음, 예측이 얼마나 올바른지를 측정합니다.

모델 작성기는 학습 데이터를 학습 집합과 테스트 집합으로 분할합니다. 학습 데이터(80%)는 모델을 학습하는 데 사용되며, 테스트 데이터(20%)는 모델을 평가하기 위해 보류됩니다.

모델 성능을 어떻게 이해할까요?

시나리오는 기계 학습 작업에 매핑됩니다. 각 ML 작업에는 고유한 평가 메트릭 집합이 있습니다.

값 예측 문제에 대한 기본 메트릭은 RSquared이고, RSquared 값의 범위는 0과 1 사이입니다. 가능한 최고의 값은 1입니다. 즉, RSquared의 값이 1에 가까울수록 모델의 성능이 향상됩니다.

절대 손실, 제곱 손실 및 RMS 손실과 같이 보고된 다른 메트릭은 추가 메트릭이며 모델의 성능을 이해하고 다른 값 예측 모델과 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

분류(2개 범주)

분류 문제에 대한 기본 메트릭은 정확도입니다. 정확도는 모델이 테스트 데이터 세트에 대해 내리는 정확한 예측 비율을 정의합니다. 100% 또는 1.0에 가까울수록 좋습니다.

참 긍정 비율과 거짓 긍정 비율을 측정하는 AUC(곡선 아래의 영역)와 같은 보고된 기타 메트릭은 허용 가능한 모델에 대해 0.50보다 커야 합니다.

F1 점수와 같은 추가 메트릭을 사용하여 전체 정밀도와 재현율 간의 균형을 제어할 수 있습니다.

분류(3개 이상 범주)

다중 클래스 분류에 대한 기본 메트릭은 Micro 정확도입니다. Micro 정확도는 100% 또는 1.0에 가까울수록 좋습니다.

다중 클래스 분류에 대한 또 다른 중요한 메트릭은 Macro 정확도입니다. Micro 정확도와 마찬가지로 1.0에 가까울수록 좋습니다. 이러한 두 가지 유형의 정확도를 고려하는 올바른 방법은 다음과 같습니다.

  • Micro 정확도: 들어오는 티켓이 올바른 팀으로 분류되는 빈도
  • Macro 정확도: 평균 팀의 경우 들어오는 티켓이 해당 팀에 올바르게 분류된 빈도

평가 메트릭에 대한 자세한 내용

자세한 내용은 모델 평가 메트릭을 참조하세요.

모델 성능 점수가 원하는 만큼 좋지 않은 경우 다음을 수행할 수 있습니다.

더 긴 시간 동안 학습합니다. 시간이 지날수록 자동화된 기계 학습 엔진은 더 많은 알고리즘과 설정으로 실험합니다.

더 많은 데이터를 추가합니다. 경우에 따라 데이터의 양이 고품질 기계 학습 모델을 학습시키기에 충분하지 않을 수도 있습니다. 데이터 세트에 예제 수가 적은 경우 특히 그렇습니다.

데이터의 균형을 유지합니다. 분류 작업의 경우 학습 집합이 범주 전반에 걸쳐 균형을 유지하는지 확인합니다. 예를 들어 100개의 학습 예제에 대한 네 개의 클래스가 있고, 90개의 레코드에 두 개의 첫 번째 클래스(tag1 및 tag2)가 사용되지만 다른 두 개 클래스(tag3 및 tag4)가 나머지 10개의 레코드에만 사용되는 경우 균형 있는 데이터가 부족하여 모델이 tag3 또는 tag4를 올바르게 예측하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.

평가 단계 후 모델 작성기는 모델 파일 및 모델을 애플리케이션에 추가하는 데 사용할 수 있는 코드를 출력합니다. ML.NET 모델은 zip 파일로 저장됩니다. 모델을 로드하고 사용하는 코드는 솔루션에는 새 프로젝트로 추가됩니다. 또한 모델 작성기는 실행 중인 모델을 보기 위해 실행할 수 있는 샘플 콘솔 앱을 추가합니다.

또한 Model Builder는 모델을 사용하는 프로젝트를 만드는 옵션을 제공합니다. 현재 Model Builder는 다음 프로젝트를 만듭니다.


0 개 댓글

답장을 남겨주세요