<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><rss version="2.0"><channel><title>Han-co (ko)</title><description>일본에서 일하는 금융 데이터 사이언티스트가 신용 심사 실무에서 배운 것을 연재합니다.</description><link>https://han-co.com/</link><language>ko</language><item><title>금융 데이터 사이언스가 일반 ML과 다른 7가지</title><link>https://han-co.com/ko/blog/part0-finance-ds-7-differences/</link><guid isPermaLink="true">https://han-co.com/ko/blog/part0-finance-ds-7-differences/</guid><description>ML 모델 구축부터 평가까지 잘 하는 사람도 신용 심사에 오면 한 번씩 어긋납니다. 실력이 아니라 규칙이 다른 분야이기 때문입니다. 선택편향부터 규제까지, 금융 데이터 사이언스가 일반 ML과 구조적으로 다른 7가지를 정리했습니다.</description><pubDate>Mon, 15 Jun 2026 00:00:00 GMT</pubDate></item></channel></rss>