드디어 본격적인 pytorch의 적용 -1-

안녕하세요?

 

어떻게 파이토치를 적용해서 기계학습까지는 시켜서 적용하는데 어느정도 진전이 있었기에 일련의 시리즈를 통해서 포스팅을 해 보고자 합니다. 물론 지식정리는 아니라서 이래저래 좌우충돌이 많기는 합니다만, 그래도 일단은 이미 나왔는 기록으로서 올리고자 하는 것 입니다.

 

먼저 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 일련의 라이브러리들을 import해 주도록 합니다. 이렇게 해서 나오면 다음으로 해야 할 것으로는..........

 

우선 pytorch를 해서 무언가를 예측하는 코드를 그대로 가지고 왔는데, 이걸 그대로 쓰는 것이 아니라 일단은 증권 데이터를 가지고 오도록 무언가를 변형시켜야 합니다.

 

 

그리고 나서 데이터 셋을 일단 numpy의 형식으로 변형해야 하는 것이 있습니다. 이 작업을 하기 위해서 우선 밑줄을 친 코드를 추가해 주었습니다.

 

이렇게 해서 일련의 numpy형식으로 나오기는 하는데, 일단 이거까지는 어떻게 되기는 되었습니다. 그리고 나서 다음으로 알아볼 것은...........

 

1997년과 같이 너무 오래된 데이터는 필요가 없기 때문에 일단 데이터 베이스를 만드는 단계에서 잘랐는데, 그 다음으로는 너무 최신 데이터는 학습이 아니라 나중에 검증하는데 쓰여야 하기 때문에 제외를 시키도록 했습니다.

 

이렇게 해서 제가 원하는 대로 2022년의 데이터는 모두 잘라내는 데는 성공적으로 끝이 났습니다. 다만 문제라면 문제가 있는 것이, 아직까지 제대로 기계학습에 들어가지는 않았습니다. 일단 가장 가까운 목표는 어떻게 하면 기계학습을 시작할 수 있느냐 입니다.