A-Z 외환거래

마지막 업데이트: 2022년 4월 10일 | 0개 댓글
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19일 정세균 국무총리는 아스트라제네카 백신의 안전성과 관련해 질병관리청과 식품의약품안전처에 긴급지시를 시달했다. 사진은 17일 코로나19 중앙재난안전대책본부 회의 당시. (사진=국무조정실)

부산지방법원 2019. 9. 5. 선고 2019고단1082 판결 [외국환거래법위반, 국민체육진흥법위반(도박등), 도박방조, 외국환거래법위반방조]

2. 피고인 B을 판시 범죄사실 2.의 죄에 대하여는 징역 2월에, 판시 범죄사실 3.의 죄에 대하여는 징역 9월에, 판시 범죄사실 4.의 죄에 대하여는 벌금 1,000,000원에 각 처한다.

피고인 B이 위 벌금을 납입하지 아니 하는 경우 100,000원을 1일로 환산한 기간 위 피고인을 노역장에 유치한다.

압수된 D 명함 7장(증제11호), E 명함 12장(증제12호)을 피고인 B으로부터 각 몰수한다.

피고인 B으로부터 36,354,990원을 추징한다.

피고인 B에 대하여 위 벌금 및 추징금에 상당한 금액의 가납을 명한다.

3. 피고인 C을 징역 6월에 처한다.

다만, 피고인 C에 대하여는 이 판결 확정일로부터 2년간 위 형의 집행을 유예한다.

압수된 노트(검정색) 1권(증제5호), 노트(초록색) 1권(증제6호)을 피고인 C으로부터 각 몰수한다.

피고인 B은 2018. 1. 31. 부산지방법원 동부지원에서 외국환거래법 위반죄 등으로 징역 10월에 집행유예 2년을 선고받았고, 위 판결이 2018. 7. 7. 확정되어 현재 그 유예기간 중에 있다.

피고인 A은 부산지방검찰청 소속 마약수사 직렬 검찰공무원이고, 피고인 C은 피고인 A의 친동생이며, 피고인 B은 피고인 A의 친구이다.

1. 피고인 A의 외국환거래법 위반

피고인 A은 F(일명 'G'), B과 함께 2016.경 중국 마카오 A-Z 외환거래 원정 도박자들을 비롯하여 대한민국과 중국 간 송금을 원하는 사람들로부터 자신이 관리하는 국내 및 중국 계좌로 금원을 송금받아 일정한 수수료를 공제한 후 국가 간 실제 송금 없이 상대국가 계좌에서 의뢰인들이 지정한 계좌나 현금으로 이를 지급하는 방법으로 소위 '환치기' 범행을 하기로 하고, 위 F은 중국 마카오에 상주하면서 일명 'H', 'I', 'J', 'K' 등 카지노 에이전트 및 환전상 등을 고용하여 카지노 출입 한국인들을 대상으로 환치기 영업을 하도록 하고, 이를 통해 판매한 홍콩달러 내지 원화대금을 위 피고인과 B에게 입·출금지시를 하는을 하는 위 '환치기' 범행의 총책이고, 위 B은 F의 지시를 받아 중국 마카오에서 금원을 수취·지급하는 역할을, 위 피고인은 F에게 위 '환치기' 범행에 사용할 계좌 및 대포폰 등 전달, 마카오에 상주하며 환치기를 할 일명 '실장 소개', F으로부터 전달받은 일부 환치기 대금을 C, L 등 지인들의 계좌로 송금받는 등 환치기 자금을 세탁하여 현금으로 인출한 후 이를 일명 'M'인 N에게 전달하거나 혹은 제3자에게 입금토록 지시를 하는 등 국내 환치기 범행을 총괄하는 역할을 하기로 공모하였다.

외국환업무를 업으로 영위하고자 하는 자는 외국환업무를 하는데 충분한 자본, 시설 및 전문 인력을 갖추어 기획재정부 장관에게 등록하여야 한다.

위 피고인은 F 등과 함께 2016. 12. 15. 중화인민공화국 마카오 특별행정구에 있는 O 24층 P 'D' 민박집 등지에서 홍콩달러가 필요한 성명불상자(명의자 Q)로부터 B 명의 R은행 계좌(S)로 1,550만 원을 입금받아 수수료를 제한 홍콩달러를 현지에서 위 Q가 지정한 계좌 또는 현금으로 지급한 것을 비롯하여 이때부터 2018. 10. 15.까지 별지 범죄일람표1 기재와 같이 총 2,728회에 걸쳐 합계 33,552,559,065원 상당을 위 B 명의의 R은행 계좌, Q 명의의 T은행 계좌(U), V 명의의 R은행 계좌(W), X 명의의 T은행계좌(Y), Z 명의의 T은행 계좌(AA) 및 그 밖에 불상의 계좌로 입금받아 그에 상응하는 홍콩달러를 현지에서 송금의뢰자가 지정한 계좌 또는 현금으로 지급하는 방법으로 한국과 마카오 간의 무등록외국환업무를 영위하였다.

위 피고인은 F, B과 함께 2016. 12. 16. 위 1.의 가.항 기재 장소에서 마카오에서 한국으로 돈을 송금하고자 하는 성명불상자로부터 홍콩달러를 교부받고, 위 B 명의의 T은행 계좌(S)에서 6,000만 원을 성명불상자가 지정한 AB 명의 계좌(AC)로 송금한 것을 비롯하여 이때부터 2018. 10. 15.까지 별지 범죄일람표2 기재와 같이 총 1,245회에 걸쳐 합계 24,379,445,289원에 상당하는 홍콩달러를 현지에서 교부받아 국내에서 송금의뢰자가 지정한 계좌 또는 현금으로 지급하는 방법으로 마카오와 한국 간의 무등록 외국환업무를 영위하였다.

이로써 위 피고인은 F, B과 공모하여 기획재정부장관에게 등록하지 아니하고 무등록 외국환업무를 영위하였다.

2. 피고인 A, B의 국민체육진흥법위반(도박 등)

서울올림픽 기념 국민체육진흥공단과 수탁사업자가 아닌 자가 체육진흥투표권 또는 이와 비슷한 것을 발행하여 결과를 적중시킨 자에게 재물이나 재산상의 이익을 제공하는 행위인 유사행위를 이용하여 도박을 하여서는 아니 된다.

위 피고인들은 AD에게 도박자금을 송금하고, AD는 위 피고인들의 지시에 따라 인터넷 사설 AE 사이트에 접속하여 송금받은 돈을 위 사이트 운영자가 지정한 계좌에 송금하여 사이버머니를 충전한 다음 각종 스포츠 경기 결과에 베팅하여 그 수익을 나누기로 공모하였다.

피고인 A은 2018. 3. 20. 부산 이하 장소불상지에서 피고인 B으로 하여금 AD 명의 AF 계좌(AG)로 100만 원을 송금하도록 하고, 계속하여 위 AD로 하여금 불상의 인터넷 사설 AE 사이트에 접속하여 위 100만 원을 베팅 금액으로 충전한 다음 그곳에서 제공하는 국내외 축구, 야구, 농구, 배구 등 각종 스포츠경기의 승무패에 돈을 걸어 그 결과에 따라 돈을 따거나 잃는 방식으로 도박을 하게 한 것을 비롯하여 2017. 4. 14.부터 2018. 5. 10.까지 별지 범죄일람표3 기재와 같이 총 35회에 걸쳐 합계 18,000,000원을 송금하여 위와 같은 방식으로 도박을 하였다.

이로써 위 피고인들은 AD와 공모하여 서울올림픽 기념 국민체육진흥공단과 수탁사업자가 아닌 자가 체육진흥투표권 또는 이와 비슷한 것을 발행하여 결과를 적중시킨자에게 재물이나 재산상의 이익을 제공하는 금지행위를 이용하여 도박하였다.

3. 피고인 B의 외국환거래법위반

외국환업무를 업으로 영위하고자 자는 외국환업무를 영위하는데 충분한 자본·시설 및 전문인력을 갖추어 기획재정부장관에게 등록하여야 한다.

위 피고인은 F과 공모하여 2018. 7. 24. 중화인민공화국 마카오 특별 행정구 이하 주소불상지에서 홍콩달러가 필요한 성명불상자(명의자 AH)로부터 X 명의의 AI은행 계좌로 2,980,000원을 입금받아 수수료를 제한 홍콩달러를 현지에서 지급한 것을 비롯하여 이때부터 2018. 11. 10.까지 별지 범죄일람표4 기재와 같이 총 483회에 걸쳐 합계 5,426,118,004원을 불상의 계좌로 입금받아 그에 상응하는 홍콩달러를 현지에서 송금의뢰자가 지정한 계좌 또는 현금으로 지급하는 방법으로 한국과 마카오 간의 무등록 외국환업무를 영위하였다.

위 피고인은 F과 공모하여 2018. 7. 27. 위 3.의 가항 기재 장소에서 한국으로 돈을 송금하고자 하는 성명불상자로부터 홍콩달러를 교부받은 다음 AJ 명의의 AF 계좌(AK)로 1,625,000원을 송금한 것을 비롯하여 이때부터 2018. 11. 20.까지 별지 범죄일람표5 기재와 같이 총 266회에 걸쳐 합계 4,312,861,100원에 상당하는 홍콩달러를 현지에서 교부받아 국내에서 송금의뢰자가 지정한 계좌 또는 현금으로 지급하는 방법으로 마카오와 한국 간의 무등록 외국환업무를 영위하였다.

이로써 위 피고인은 F과 공모하여 기획재정부장관에게 등록하지 아니하고 무등록 외국환업무를 영위하였다.

피고인은 중국 마카오에서 민박집을 운영하면서 카지노 도박을 위해 마카오를 방문하는 손님들을 상대로 카지노 안내, 숙박 제공, 심부름 등 각종 편의를 제공하는 대가로 수고비를 받는 소위 '롤링'을 하는 사람이다.

피고인은 2018. 8. 13. 성명불상자가 마카오 소재 카지노에서 도박을 하려는 사실을 알면서도 이를 돕기 위하여 위 성명불상자를 호텔 카지노 'AL' AM 방으로 안내하면서 숙소, 교통편 등을 제공하고 그 대가로 12,700 홍콩달러(원화 160만 원 상당)를 교부받아 위 성명불상자가 카지노에서 도박하는 것을 용이하게 한 것을 비롯하여 이 때부터 2018. 10. 7.까지 별지 범죄일람표6 기재와 같이 총 7회에 걸쳐 같은 방법으로 성명불상자들이 카지노에서 도박하는 것을 용이하게 하여 방조하였다.

5. 피고인 C의 외국환거래법 위반 방조

위 피고인은 2017. 1. 12.부터 2017. 7. 29.까지 위 A이 위 1.항 기재와 같이 무등록 외국환업을 하는 것을 알면서도 위 A을 돕기 위하여 '환치기' 범행에 각 사용된 Q 명의의 T은행 계좌(U), B 명의의 AN 계좌(A0) 등에서 위 피고인 명의의 T은행 계좌(AP), 기업은행 계좌(AQ), AR 계좌(As), AT증권 계좌(AU)로 총 55회에 걸쳐 합계 1,723,066,500원을 송금받고 위 A의 지시에 따라 현금으로 인출하거나 재송금함으로써 위 A의 무등록 외국환업무를 용이하게 하여 이를 방조하였다.

1. 피고인들의 각 일부 법정진술

1. 증인 A, B, AV의 각 일부 법정진술

1. 피고인들에 대한 각 검찰피의자신문조서

1. 피고인 B에 대한 각 경찰피의자신문조서(피고인 A, C에 대해서만 증거로 채택함)

1. Q에 대한 각 경찰피의자신문조서

1. 피고인 B 및 AW, L, AX, AY, V, AZ, BA, BB, BC, BD, AD에 대한 각 검찰진술조서

1. BE에 대한 경찰진술조서

1. 피고인 B의 진술서, AX의 진술서

1. 수사보고(A-Z 외환거래 V 경찰 조사 기록 첨부)

1. 수사보고(피진정인 출입국 내역 첨부), 수사보고(마카오 동행사실 확인), 수사보고(B판결문 첨부), 수사보고(B 외국환거래법 위반 사건 입출금 거래내역 첨부), 수사보고(A BF은행 계좌 거래내역 첨부), 수사보고(B 외국환거래법 위반 사건 환치기 관련 계좌와 A 등과의 거래내역 보고), 수사보고(A과 C, L와의 금전 거래 내역 첨부), 수사보고(A BF은행 계좌에서 B과의 금전 거래내역 첨부), 수사보고(지인과의 금전거래 내역에 대한 A 자필 소명서 첨부), 수사보고(계좌추적 및 분석 보고 1), 수사보고(C 계좌에 유입된 금원의 사용처 등 확인 보고), 수사보고(L 계좌에 유입된 금원의 사용처 확인 등 보고), 수사보고(A 계좌에 유입된 금원의 사용처 확인 보고), 수사보고(피혐의자들의 계좌에 유입된 금원의 사용처 1차 확인 보고), 수사보고(혐의자금 거래내역 분석 종합 보고), 수사보고(B 명의 AN 은행 현금 출금 CCTV 영상 확인), 수사보고(BG AN 계좌 거래내역 분석 보고), 수사보고(BG 명의 통신사실 확인자료 집행 결과 및 A BG 명의 휴대전화 요금 납부 사실 확인), 수사보고(A BF 계좌 유입 환치기 자금 사용처 확인), 수사보고(C 계좌 유입 환치기 자금 사용 내역보고), 수사보고(A과 3,000만 원 이상 거래자 범죄 경력 첨부), 수사보고(휴대전화 개통신청서 확인 등 압수수색 영장 집행 결과 보고), 수사보고(B AN계좌 및 BGAN계좌 아이피 동일 확인), 수사보고(C 압수물 분석결과), A-Z 외환거래 수사보고(B 피의사건 관련 압수물 및 증거자료 첨부), 수사보고(환치기 관련 주요 압수물과 A과의 필체 대조 보고), 수사보고(AX 계좌 거래내역 첨부), 수사보고(AZ 계좌 거래내역 첨부), 수사보고(BH 명의 계좌 거래내역 첨부), 수사보고(A 타인 명의 전화 사용), 수사보고(A-Z 외환거래 A이 사용한 휴대전화 사진 관련 보고), 수사보고(A이 사용한 휴대전화 메시지 관련), 수사보고(A B의 마카오 환치기 범행지시 정황에 대한), 수사보고(L 계좌에 입금된 환치기 대금에 대한 A 이체 지시 및 추가 인지 필요성 보고), 수사보고(AD 관련 보고), 수사보고(A AE 관련), 수사보고(A AE 관련), 수사보고(BG 계좌 관련 환치기 추가 범행 확인), 수사보고(추가 환치기 범행 관련 보고), 수사보고(BG 계좌 관련 환치기 추가 범행 확인), 수사보고(추가 환치기 범행 관련 보고I), 수사보고(추가 환치기 범행 관련 보고Ⅱ), 필적 감정 결과 통보, 수사보고(추가 환치기 계좌 원본 등 저장 CD 첨부), 수사보고(B 환치기 범행 범죄 일람표 정정 필요성 관련), 수사보고(A 추가 범죄 사실 관련 수사 상황 보고), 수사보고(추가 기소할 환치기 대금 범죄일람표 정리 및 첨부)

1. 수사보고(외국환거래법 등에 대한 추징액 확인)

1. 판시 전과 : 범죄경력조회, 수사보고(B 판결문 첨부)

피고인 A, B 및 그 변호인들의 주장에 대한 판단

피고인 A, B 및 그 변호인들은, 위 피고인들이 F과 공모하여 외국환거래법 위반 범행을 저지른 것이 아니라 F의 범행을 도와준 것에 불과하므로 외국환거래법 위반 범행에 대해서는 방조죄가 적용되어야 하고, 피고인 B은 자신이 피고인 A과 공모하여 도박을 한 것이 아니라 A이 도박하는 것을 도와준 것에 불과하므로 국민체육진흥법 위반 방죄죄가 적용되어야 한다고 주장한다.

살피건대, 앞서 적시한 증거들에 의하면 본건 공소사실을 넉넉하게 인정할 수 있으므로 위 주장은 받아들이지 아니 한다.

1. 범죄사실에 대한 해당법조

피고인 A은 검찰공무원으로서 품위를 지키지 못하고 F(일명 'G')과 공모하여 관할 관청에 등록하지 않고 외국환업무를 영위하면서 국가의 외환업무 수행에 지장을 초래하여 인터넷 사설 도박까지 하였고, 외환업무 규모를 보면 지급대행(입금) 금액이 335억 원, 영수대행(출금) 금액이 243억 원 상당에 이르는 점, 피고인 B은 피고인 A과 공모하여 무등록 외국환업무를 영위하였고, 2018. 1. 31. 외국환거래법 위반죄로 징역형의 집행유예 판결을 선고받았음에도 자숙하지 않고 계속 무등록 외국환업무를 영위하였을 뿐만 아니라 인터넷 사설 도박을 하고 도박방조 범행까지 저지른 점, 피고인 C은 검찰공무원으로서 품위유지의무를 위반하고 있는 친형인 피고인 A의 범행에 대해 경고는 커녕 그를 도와 방조한 점, 그밖에 피고인들의 반성정도, 나이, 경력, 범죄전력 등을 참작하여 주문과 같이 양형함.

A-Z 외환거래

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    • 임하람 기자
    • 승인 2021.04.08 11:31
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      (서울=연합인포맥스) 임하람 기자 = 달러-원 환율이 달러화 반등 속 상승 출발했다.

      8일 서울 외환시장에서 달러-원 환율은 오전 9시 28분 현재 전일대비 4.00원 상승한 1,120.30원에 거래됐다.

      이날 달러-원 환율은 전일대비 2.70원 오른 1,119.00원에 개장했다.

      개장 후 1,120원대로 올라섰다.

      간밤 글로벌 달러화가 반등한 가운데 달러-원 환율도 달러화 흐름에 연동됐다.

      아시아 장에서 달러화 지수는 92.4선 부근에서 움직였다.

      또 지난 2거래일 동안 달러-원 환율이 11원 이상 급락한 데 따른 되돌림도 일부 일어났다.

      환율이 레벨을 낮추며 결제 수요도 들어왔고 주식 시장에서의 외국인 배당금 관련 경계감도 여전하다.

      한편 투자 심리는 다소 위축된 모습이다.

      간밤 유럽의약품청(EMA)은 아스트라제네카(AZ)의 백신과 희귀 혈전 사례의 관련 가능성을 발견했다고 발표했다. 다만 EMA는 백신의 전체적인 이익은 부작용의 위험성보다 크다며 전 성인을 대상으로 한 백신 접종 권고를 유지했다.

      국내의 신종 코로나바이러스 감염증(코로나19) 확진자도 전일 600명대 중반을 기록하며 4차 대유행 기로에 서 있다.

      코스피는 하락 출발하며 3,120선에서 등락했다.

      한 은행의 외환딜러는 "최근 며칠 동안 원화가 유독 강세를 보여 다시 환율이 1,120원대 위로 반등한 것 같다"며 "1,120원을 일시적으로 하향 돌파하기는 했지만, 전체적인 측면에서는 1,120~1,140원대 레인지가 강화되는 중인 것 같다"고 말했다.

      같은 시각 달러-엔 환율은 뉴욕시장 대비 0.008엔 하락한 109.830엔, 유로-달러 환율은 0.00052달러 내린 1.18712달러에 거래됐다.

      과정 검토: 기계 학습 AZ – 데이터 과학 실습 Python 및 R

      우리는 매일 수많은 분야에서 지속적인 혁신을 경험하고 있으며 컴퓨팅 분야의 엄청난 성장은 우리가 소비할 다양한 기술을 제공합니다. 우리는 매일 2엑사바이트 이상의 데이터를 생성하는데, 이는 인간의 노력만으로는 처리하기 너무 어렵습니다. 전 세계의 엔지니어들은 이러한 연습을 처리하기 위해 자동화를 고안했습니다. 그리고 이 프로세스의 다음 단계는 컴퓨터 알고리즘이 특정 시나리오에서 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 하는 기계 학습입니다.

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      ML 모델을 이해하고 구현하기 위해 강사는 데이터 과학 분야에서 일반적으로 사용되는 두 가지 인기 있는 프로그래밍 언어인 Python과 R을 사용합니다. 학습자는 자신이 선택한 언어를 선택하고 다른 언어는 건너뛰거나 둘 다 시도해 볼 수 있습니다. 결과적으로 강사는 ML 개념뿐만 아니라 이러한 프로그래밍 언어에 대해 학습자와 협력합니다. 많은 학습이 관련되어 있습니다!

      강사는 과정을 학습자에게 흥미로운 경험으로 만들려고 노력합니다. 과정은 기계 학습의 응용 프로그램을 설명하는 입문 세션으로 시작하여 Python 및 R 런타임 환경 설치로 진행됩니다. 과정을 위해 선택된 IDE는 Python용 Anaconda와 R 프로그래밍용 R Studio입니다. 모든 설치에 최신 버전이 사용됩니다.

      환경에 대한 준비가 완료되면 실제 코스 내용을 살펴보고 다음 부분으로 나누어 차례로 여러 섹션으로 나눕니다.

      1부 – 데이터 전처리

      머신 러닝 알고리즘이 방대한 양의 데이터를 처리한다는 것을 알고 있기 때문에 첫 번째 단계는 데이터를 사전 처리하여 원하는 형식으로 변환하는 것입니다. 이렇게 하면 동일한 항목에 후속 단계를 더 쉽게 적용할 수 있습니다. 이 섹션에서는 필수 라이브러리 및 데이터세트 가져오기, 누락된 데이터 항목을 처리하는 방법, 데이터를 테스트 및 교육 세트로 분류하는 방법 등에 대해 설명합니다.

      강사는 또한 학습자가 언어에 대한 사전 지식이 A-Z 외환거래 없다는 가정하에 몇 가지 Python 기본 사항을 살펴봅니다.

      이 과정은 Python 및 R에 대해 별도로 가져올 필수 라이브러리를 구성했습니다. 그러나 데이터 세트는 두 언어 모두에 공통적입니다.

      파트 2 – 회귀

      데이터 세트가 준비되면 다음 단계는 향후 예측을 위해 동일한 데이터 세트에 다양한 회귀 모델을 적용하는 것입니다. 사용 가능한 모델에는 단순 선형, 다중 선형, 다항식, 지원 벡터 회귀, 의사 결정 트리 및 랜덤 포레스트 분류가 포함됩니다.

      섹션의 끝에서 과정은 성능을 위해 이러한 모델을 서로 비교하여 필요에 따라 어느 것이 더 적합한지를 나타냅니다.A-Z 외환거래

      파트 3 – 분류

      회귀 모델을 사용하여 연속 숫자를 예측한 것처럼 분류는 범주를 예측하는 데 사용됩니다. 분류는 건강 관리에서 마케팅 전략 설계에 이르기까지 다양한 응용 프로그램에서 사용됩니다. 이에 사용된 모델은 Logistic Regression, K-Nearest Neighbors, Support Vector Machines, Kernel SVM, Naive Bayes, Decision Tree 및 Random Forest Classifications입니다.

      각 모델의 사용 사례를 이해하기 위해 마지막에 각 분류 체계의 장단점을 요약합니다.

      4부 – 클러스터링

      이름에서 알 수 있듯이 클러스터링은 다양한 매개변수를 기반으로 데이터 세트를 그룹화합니다.

      이 섹션에서는 클러스터링 모델, 즉 K-평균 및 계층적 클러스터링에 대해 설명합니다. 이 둘의 기본적인 차이점은 K-means에 미리 정의된 클러스터 수에 있는 반면 계층적 모델은 결과적으로 최적의 클러스터 수를 제공합니다. 그러나 후자는 대규모 데이터 세트에 적합하지 않습니다.

      파트 5 – 연관 규칙 학습

      연관 규칙 학습은 엔티티 간의 관계 설정을 다루고 있으며, 우리가 정기적으로 접하는 일반적인 예는 소셜 미디어 또는 전자 상거래 추천 알고리즘입니다. 이를 위해 사용된 모델은 Apriori와 Eclat입니다.

      6부 – 강화 학습

      온라인 학습이라고도 하는 강화 학습은 특정 시간 간격까지 데이터를 관찰하고 다음 동작을 결정합니다.

      Keras로 첫 번째 컨볼루션 신경망 구축

      대부분의 리소스는 원시 데이터 세트로 시작하여 가져오기에서 시작하여 검증에서 끝납니다. 더 알아야 할 것이 있습니다. 클래스가 예측된 이유는 무엇입니까? 어디에…

      특히 머신러닝용 AI에서 사용되는 RL은 AI가 원하는 결과에 대해 보상하고 그렇지 않으면 처벌하는 시행착오 기반 방법입니다. 이는 Upper Confidence Bound 및 Thompson Sampling 모델을 사용하여 달성됩니다.

      7부 – 자연어 처리

      틀림없이 ML의 가장 널리 사용되는 애플리케이션은 NLP이며, 일반적인 예로는 음성 인식, 텍스트-음성 변환 및 번역이 있습니다. 이러한 목적으로 NLP를 사용하는 것이 논리적으로 보이지만 키워드 조회 기능은 의료에서 ​​금융 산업에 이르기까지 훨씬 더 많은 의미를 갖습니다.

      내부적으로 NLP 알고리즘은 Logistic Regression, Naive Bayes, CART & Maximum Entropy(의사결정 트리 관련), Hidden Markov 모델과 같은 분류 모델에 불과합니다.

      NLP의 일반적인 모델은 분류 모델에서 사용할 텍스트를 추가로 사전 처리하는 Bag-of-words 모델입니다. 섹션이 끝나면 학습자가 A-Z 외환거래 연습으로 이러한 각 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

      8부 – 딥 러닝

      다가오는 ML 스트림인 딥 러닝은 다양한 복잡한 작업을 수행하는 데 사용됩니다. 특정 응용 프로그램을 대상으로 하는 딥 러닝 메커니즘에는 회귀 및 분류를 위한 인공 신경망, 컴퓨터 비전을 위한 컨벌루션 신경망, 시계열 분석을 위한 순환 신경망 등이 있습니다.

      이 섹션에서는 인공 및 합성곱 신경망을 다룹니다.

      9부 – 차원 축소

      차원 축소 기술을 사용하면 ML 모델의 더 나은 시각화를 위해 독립 변수의 수를 줄일 수 있습니다. 변수의 수가 적을수록 비교를 위해 그래프에 표시하기가 더 쉽습니다.

      차원 축소 시각화에는 특징 선택과 특징 추출의 두 가지 유형이 있습니다. 기능 선택에는 역방향 제거, 전방 선택, 점수 비교 등과 같은 기술이 포함됩니다. 회귀 섹션에서 이미 다루었으므로 이 특정 섹션에서는 주성분 분석, 달 판별 분석, 커널 PCA A-Z 외환거래 및 2차 DA와 같은 특징 추출 방법론에 중점을 둡니다.

      10부 – 모델 선택 및 부스팅

      이전 섹션에서 이러한 모델을 모두 배웠으므로 상황에 따라 특정 모델을 선택하는 것에 대해 혼란스러울 수 있습니다. 이 섹션에서는 k-fold Cross Validation, Parameter Tuning 및 Grid Search와 같은 모델 선택을 위한 기술에 대해 설명합니다.

      또한 이 과정은 강력하고 인기 있는 기계 학습 모델 중 하나에 중점을 둔 보너스 섹션으로 마무리됩니다. XGBoost.

      이 과정의 가장 좋은 점 중 하나는 기계 학습의 이론적 측면에만 초점을 맞추는 것이 아니라 학습자를 실제 실습에 참여시키는 것입니다. 연습을 통해 개념을 더 잘 이해하고 대규모 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다.

      이 과정은 또한 학습자에게 추가 데이터 세트 및 코드 템플릿을 제공하여 직접 ML 모델을 구축할 수 있도록 합니다!

      잘 된 것

      다음은 눈에 띄는 과정에 대한 몇 가지 긍정적인 사항입니다.

      강사 만나기: 이 과정의 다른 점은 때때로 Kirill과 Hadelin이 팟캐스트를 통해 학생들과 인터뷰한다는 것입니다. 그들은 자신의 배경과 코스의 일반적인 개요를 살펴봅니다. 코스의 제공 내용에 대해 더 알고 싶은 사람은 팟캐스트가 좋은 출발점이 될 것이라고 제안합니다. 또한 현재 진행 중인 프로젝트 및 진행 중인 다른 과정에 대해서도 이야기하므로 상당히 비공식적입니다. 딥 러닝 AZ: 실습 인공 신경망.

      대화식 연습: 이 과정의 또 다른 흥미로운 측면은 연습이 학습자가 끝내고 잊어버리기 위한 것이 아니라는 것입니다. 그들은 Q&A 섹션이나 PM을 통해 강사에게 솔루션을 게시할 것으로 예상되며, 기본적으로 솔루션이 평가될 뿐만 아니라 논의될 대화 채널을 시작합니다.

      종합적인 Q&A 섹션: 많은 사람들이 이미 이 과정을 수강했기 때문에 Q&A에서는 일반적으로 발생하는 대부분의 문제를 다룹니다. Q&A에 언급된 단계에 따라 설치하는 동안 직면한 문제를 해결할 수 있었습니다!

      개선할 수 있는 것

      모든 것과 관련하여 이 과정에는 개선해야 할 몇 가지 영역이 있습니다.

      • 기계 학습 개념은 본질적으로 대부분 기술적인 경향이 있기 때문에 일부 학습자는 특히 처음 몇 섹션에서 학습 곡선이 약간 가파르다는 것을 알 수 있습니다. 코스라기 보다는 한 분야로서 ML을 비난하는 것이 더 많지만, 전제 조건은 고등학교 수준의 수학을 말하므로 초보자는 개념의 폭과 깊이에 약간 압도될 수 있습니다. 과정은 학습자가 사전에 필수 개념의 일부를 새로 고칠 것으로 기대하거나 초기 섹션을 학습자가 개념을 더 쉽게 이해할 수 있도록 하위 섹션으로 나눌 수 있습니다.

      결론적으로 이 과정은 대부분의 기계 학습 개념을 조명하고 학습자가 스스로 해당 분야를 더 깊이 탐구하는 데 필요한 인프라를 소개합니다. 에 대한 좋은 점 머신 러닝 AZ: 데이터 과학의 Python 및 R 실습 사소한 개선보다 훨씬 더 중요하며 머신 러닝 분야에 관심이 있는 학습자를 위한 과정을 반드시 추천합니다.

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      19일 아침 중앙재난안전대책본부장 정세균 국무총리는 최근 유럽 등 일부 국가에서 논란이 된 아스트라제네카 백신의 안전성과 관련해 질병관리청과 식품의약품안전처에 긴급지시를 시달했다.

      19일 정세균 국무총리는 아스트라제네카 백신의 안전성과 관련해 질병관리청과 식품의약품안전처에 긴급지시를 시달했다. 사진은 17일 코로나19 중앙재난안전대책본부 회의 당시. (사진=국무조정실)

      정 총리는 이 날 아스트라제네카 백신의 안전성 논란 관련 세계보건기구(WHO)와 유럽의약품청(EMA)은 ‘아스트라제네카 백신 접종과 혈전 발생은 관련이 없다’는 요지의 전문가위원회 논의 결과를 각각 발표한 바 있다고 언급했다.

      이어 정부는 이와 같은 국제기구의 검증결과와, A-Z 외환거래 현재까지 확인된 이상반응 사례 등을 감안할 때 지금 국내에서 진행 중인 아스트라제네카 백신 접종을 중단할 이유가 없다고 판단한다며, 우선적으로 국민들이 아스트라제네카 백신의 안전성에 대해 조금이라도 의문을 갖거나 불안감을 느끼지 않도록 충분한 검토와 명확한 입장 정리를 주문했다.

      이에 따라, 질병관리청은 예방접종전문위원회를 신속히 소집해 최근 WHO·EMA 등의 평가 자료와 국내 이상반응 사례를 전문가들과 함께 충분히 검토해 명확하게 입장을 정리할 것으로 보인다.

      아울러 정 총리는 의약품의 안전성에 대한 감독기능을 담당하는 식품의약품안전처에게 아스트라제네카 백신의 혈전 유발 가능성에 대해 전문적이고 과학적인 평가를 수행하고, 그 결과를 투명하게 공개해달라고 요구했다.

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