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다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -6- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 20000에포크 학습이라는 상당히 많은 양의 학습을 진행한 다음에, 얘네들이 어떻게 작동하는지 알아보고자 합니다. 일단 여기서 학습을 많이 시키기는 했는데, 얘네를 적용하는 것은 아직 하지 않아서, 이에 대한 부분이 아쉬운데, 블로그 포스팅이 올라간 다음에, 다시 실험에 들어가도록 하겠습니다. 우선 과정이 끝이 났습니다. 이전 포스팅에서 언급한 에러는 GUI가 프리징이 되는 것인데, 이에 대해서 해당하는 코드를 넣는 것으로 어떻게 해결하긴 했습니다. 그 결과는 위 스크린샷에서 보이는 것처럼, 중간에 드디어 지표들이 나올 수 있게 됨으로서 이제 마냥 기다리는 것은 아니게 되었습니다. 일단 이렇게 2만 에포크를 학습해서 0.1밑으로 loss값이 내려간 경우는 있기는 있습니다. .. 2022. 1. 24.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -5- 안녕하세요? 진나번 포스팅에서 어떻게 컨디션부터 불량이라서 많은 양의 포스팅을 올릴 수 없었는데, 이번 포스팅에서는 다른것이 아니라 일련의 시리즈를 통해서 일단 완성된 부분까지 이 블로그의 포스팅으로 올려 보고자 합니다. 아무튼 첫 시작은 지난번 포스팅에서 어디가 잘못되었기에 실행이 제대로 되지 않았는지 보여 드리고자 합니다. 일단 먼저 시작해 보고자 하는 것은 바로 UI파일을 만들고 나서 저장을 하지 않아서 나온 일종의 휴먼에러 였습니다. 오타만이 아니라 저장도 제때에 하지 않는 것도 휴먼에러인가 봅니다. 일단 이렇게 해서 UI파일만 불러 오는데는 성공했고, 기계학습이 제대로 이루어 지기 위해서 날짜 조절을 넣은 것은 좋지만, 초기 날짜는 일일히 입력해야 합니다. 일단 이렇게 해서 하나 실행을 시키기 .. 2022. 1. 24.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -4- 안녕하세요? 무언가가 영 컨디션이 좋지 않은지 진도가 이래저래 나가지 않고 있는데, 이런 상황에서 1일 1포스팅만이라도 지키기 위해서 일단 이번 포스팅을 올리게 되었습니다. 일일히 경로를 입력하는 것도 귀찮아지고 있는 상황이기 대문에 GUI를 만들어서 어떻게 좀 나은 테스트를 진행해 보고자 합니다. 먼저 해야 할 것으로는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단은 하나하나 만들어 보도록 합니다. 우선 실험에 이용할 데이터 베이스를 확보하도록 하고, 저장할 경로와 이름을 지정하면 기계학습을 시작할 수 있도록 만들었습니다. 실제로 실행을 시켜서 작동을 시켜서 테스트를 들어가기 직전인데, 일단 여기까지는 그렇게 큰 문제는 없었습니다. 이제 다음으로 결과를 봐야 합니다. 우선 지표들 자체는 순조롭게 나와서, .. 2022. 1. 23.
다시 2차로 도전하는 기계학습으로 주가 예측하기 -3- 안녕하세요? 결국 하다하다 무엇이 제대로 되지 않아서 어디가 문제인가 해서 또 찾아봤더니, 제가 듣도보도 못한 것이 하나 나오는 것을 확인할 수 있었습니다. 정말 사람이 모든 것을 다 알고있는 상황에서 적재적소에 무언가를 쓰면 좋지만, 모든걸 다 알수도 없을 뿐더러, 이런건 하면서 익혀 나가는 수 외에는 없다는 생각이 듭니다. 지난번 20 에포크의 기계학습이 영 좋지 않은 결과를 보여주었기 때문에, 이번에는 좀 나은 결과를 만들어 내기 위해서 어떻게 2만 에포크라는 엄청나게 많은 학습을 시작했습니다. 그리고 나서 여기서도 학습이 제대로 이루어졌는지 한번 보기 위해서 cost값을 봤지만, 예측과 실제 타겟의 값차이를 수정하는 메서드에서 어째서 인지 계속해서 nan을 내놓는데, 입력된 값이 적절하지 않다는 .. 2022. 1. 22.

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