일본에서 일하며 머신러닝 박사 과정을 마치기
저자는 Google에서 주 2일 일하면서 도쿄공업대학(현 Science Tokyo)에서 컴퓨터과학 박사 과정을 마쳤습니다. 일본의 유연한 학생 취업 제도와 3년 과정의 장점, 해외 학위의 낮은 인지도와 연구실·생활의 어려움을 경험을 바탕으로 정리합니다.
언어와 프레임워크, SDK와 개발 방식·도구의 변화를 다룹니다.
저자는 Google에서 주 2일 일하면서 도쿄공업대학(현 Science Tokyo)에서 컴퓨터과학 박사 과정을 마쳤습니다. 일본의 유연한 학생 취업 제도와 3년 과정의 장점, 해외 학위의 낮은 인지도와 연구실·생활의 어려움을 경험을 바탕으로 정리합니다.
백테스트 성능이 좋아졌다면 모델의 복잡도보다 먼저 데이터 누수, 과적합, 거래 비용과 주문 실행 조건을 점검해야 합니다. 글은 Python과 합성 데이터로 정보 시점 검증, 공정한 모델 비교, 비용 반영, 주문 상태 관리까지 재현 가능한 점검 절차를 설명합니다.