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Autonomous Quant Agent Architecture: BTC·ZEC용 MTF 기반 프로덕션 모델과 실행 가드레일 공개60초 텔레메트리 루프 기반 퀀트 트레이딩 가드 에이전트 실전 사례자산별 피처 재사용이 ML 파이프라인을 훼손하는 이유와 ETH 전용 24H 동기화 접근제스처 분류 모델 최적화 워크플로 공유. 이 글은 동적 JSON에서 중요도 0인 특성을 자동으로 제거하고 성능 지표 기반으로 모델을 개선해나가는 실전 흐름을 다루고 있다. 작성자는 혼동 행렬과 F1 점수 분석을 통해 취약 클래스를 식별한 뒤 XGBoost, LightGBM, Random Forest를 소프트 보팅으로 결합해 F1 0.898 이상을 목표로 삼았다.SpiritMirror 1부: 온디바이스 얼굴 기하학 기반 개인성향 예측과 프라이버시 설계의사결정 나무와 랜덤 포레스트의 시각적 이해: 지니 불순도부터 앙상블까지가나 코코아 산업의 아동 노동 예측을 위한 해석 가능한 머신러닝 및 혼합 데이터셋 활용정밀 농업을 위한 UAV 통합 다중 렌즈 다분광 카메라 기술 분석
