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윳쿠리 니토리의 제작 -3- 안녕하세요? 기계학습에 잠시 밀려서 진도가 늦어지기는 했지만, 아무튼 블렌더를 이용해서 윳쿠리 니토리의 남은 부분인 양쪽 양갈래 머리를 만드는 작업을 이어서 해 보고자 합니다. 일단 이 작업을 하는데 처음에는 서툴렀지만, 그래도 계속하다보니 요령이 생겼습니다. 먼저 테일을 구성할 머리칼의 단면이 될만한 도형을 구성해 보도록 했습니다. 일단 위 스크린샷에서 보이는 모양가지고서는 조금 무리는 무리입니다. 이런 모양으로 머리카락을 만들면, 무언가 상당히 이상한 모양이 될 것으로 보여서, 많은 수정이 이루어 졌습니다. 그리고 나서 다음으로 가 보도록 합니다. 그래도 일단 하나 붙여서 보니까, 그럭저럭 양갈래 머리의 하나는 완성이 된 것으로 보입니다. 이런 상황에서 이제 다음으로 해야 할 것으로는 역시 반대쪽도 .. 2022. 1. 21.
기계학습을 이용한 주가예측 -6- 안녕하세요? 드디어 이 일련의 시리즈도 마무리가 되어 가는데, 아무튼 기계학습을 하고서 어떻게 예측을 하는데 사용해 보려고 했는데, 이게 생각만큼 쉬운 일이 아니기는 아니었습니다. 그래도 어떻게 해서 여기까지 가지고 와서 예측을 하는데 성공했는데, 이제 다음으로 생각해 봐야 하는 일이 한두개가 아니라는 생각이 듭니다. 일단 이 현상을 해결하기 위해서 transpose라는 함수를 한번 주석처리를 하도록 해서, 그냥 처리해 보도록 했습니다. 이렇게 한 다음에........... 그리고 나서 다음으로 진행해 본 것으로는 역시나 결과가 어떻게 나오는지 한번 보고자 하는 것 입니다. 왜냐하면 이게 좀 의심스러운게........ 결과는 제대로 나오기는 나옵니다. 그런데 문제가 무엇이냐고 하면, 바로 모델을 적용해서.. 2022. 1. 20.
기계학습을 이용한 주가예측 -5- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번의 에러를 어떻게 극복하고 계속해서 기계학습 모델을 적용할 수 있는지 없는지에 대해서 한번 이야기를 해 보고자 했습니다. 일단 이렇게 저렇게 계속해서 다양한 시도를 하기는 하였고, 그 결과를 어떻게 만들어 내기는 냈는데, 이게 만족스럽지 않기는 않았습니다. 일단 이러저러한 좌우충돌 중에 하나로, 기계학습 모델을 위 스크린샷에서 볼 수 있는 형태로 하나 변형시키기는 시켜 보았습니다. 그리고 나서 기계학습을 시켜 보았지만, 여기서도 그렇게 크게 나아진 것 같은 결과가 나오지니는 않는 것으로 보입니다. 일단 이렇게 해서 나왔고, 그래서 이번에는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 2 X 1으로 바꾸어 놓도록 했습니다. 이렇게 해서 나온 결과에 대해서 다음으로 볼 것은.. 2022. 1. 20.
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.

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