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기계학습을 이용한 주가예측 -4- 안녕하세요? 이래저래 좌우충돌로 시행착오를 거치면서 어떻게 기계학습을 이어가고 있기는 있는 중인데, 아무튼 이번 포스팅에서도 이런 시행착오를 기록으로 남기면서, 어떻게 해서 계속해서 기계학습을 이어갈 수 있었는지에 대해서 이야기를 해 보고자 합니다. 우선 어디가 차이가 났는지 궁금해서 먼저 적용할 것ㄷ은 optim이라고 해서 최적화를 해주는 메서드를 SGD로 바꾸어 주도록 했습니다. 그리고 나서 다음으로 진행을 해 보고자 하는 것은 역시 기계학습을 시키기는 했습니다만, 무언가 결과가 그 다지는 좋아보이지는 않습니다. 어떻게 된 것인지 모르겠습니다만, 일단 output이 제대로 무언가가 나오지 않는 결과가 나오기 시작했습니다. 어디가 문제인지 영 모를 상황입니다. 일단 이런 상황을 타계하고자, 위 스크린샷.. 2022. 1. 20.
기계학습을 이용한 주가예측 -3- 안녕하세요? 어떻게 기계학습의 첫 시동을 걸기도 전에 시행착오가 많았는데, 사실 이전부터 많기는 많은 상황이었고, 이게 데이터를 처리를 다르게 하니, 다른 문제가 나오는 상황이기는 합니다. 아무튼 이렇게 시행착오를 거치면서 기계학습을 사용하려고 하는 중인데, 이것부터가 만만치 않았습니다. 우선 이 문제의 첫 단추는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 배치 사이즈가 문제라는 생각이 들어서 일단 하나 제거해 보도록했습니다. 이렇게 해서 나온 기계학습의 결과를 보면, 무언가 오차가 많이 줄어들어야 할 cost의 값이 너무 큰 것을 확인할 수 있는데, 이것도 이것대로 무언가 좋지 않은 상황입니다만, 그래도 일단 이 상태로 어거지로 기계학습이 되기는 되었습니다. 그래서 이번에는 극단적으로 5 에포크로 학습하던 것.. 2022. 1. 20.
기계학습을 이용한 주가예측 -2- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 언급한 대로 일단 데이터 셋을 정리하였고, 이제는 기계학습에 들어갈 차례인데, 이것도 만만치 않은 작업이 될 것으로 보입니다. 일단 이번 작업을 위해서 데이터는 준비가 되었는데, 변했는 데이터의 모양처럼 무언가가 사이즈가 맞지 않은 문제가 나올 것으로 보입니다. 먼저 위 스크린샷에서 보이는 것처럼 일단 input 데이터를 구성해야 하는데, 이걸 column을 선택하는 방법이 위 스크린샷의 밑줄친 부분과 같습니다. 특히 마지막 column이라는 부분은 포함이 되지 않고 그 앞에서 멈추는 특징이 있습니다. 일단 이렇게 해서 입력에 들어갈 데이터 셋은 모양을 제대로 갖춘 것을 확인할 수 있었습니다. 이제 다음으로 가야 할 것으로는 역시나 타겟 데이터 셋을 정리하는 것 입니다. 그.. 2022. 1. 20.
기계학습을 이용한 주가예측 -1- 안녕하세요? 어떻게 기계학습을 이용해서 무언가를 하는 단계에 마지막에 도달하긴 했는데, 그 때까지의 여정을 이번 포스팅에서 다루어 보고자 합니다. 아무튼 이래저래 쉽지 않은 일이기는 했습니다만, 그래도 어떻게 이번 작업을 여기까지 오는데, 성공하기는 했습니다. 먼저 기계학습을 시키는 것에 있어서 데이터를 제대로 준비 하도록 합니다. 이를 위해서 열을 선택해야 하는데, 그 방법은 그냥 []안에 숫자만 넣는 것으로 가능했습니다. 이렇게 해서 일단 제가 원하는 대로 어떻게는 근접하게 하나 나오는 것을 확인할 수 있었습니다. 여기까지는 어떻게 순조롭기는 합니다. 다만 제가 원하는 형태와 완전히 같지는 않았기 때문에 numpy에서 데이터를 서로 혼합시켜서 완전히 하나로 만드는 작업을 위한 다른 코드를 실험해 보도.. 2022. 1. 20.

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