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기계학습110

모델의 변형 & 적용 -6- 안녕하세요? 이래저래 일련의 시리즈로 포스팅을 올렸는데, 여기서 올리면서 정말, 마지막 자료를 올리는 상황입니다. 일단 아주 짧은 시간에 얻어낸 결과이기는 합니다만, 이것도 사용자가 어떻게 사용하는 것이 더 필요하다는 생각이 듭니다만, 그래도 일단은 사용한 내용을 포스팅으로 올려 보고자 합니다. 먼저 위 스크린샷처럼 2000에포크의 2배에 달하는 것처럼 4000에포크의 기계학습을 한번 작업에 보고자 합니다. 이렇게 하는 것으로 일단 다음 실험을 해 봅니다. 그리고 나서 다음으로 진행해 보고자 하는 것으로는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단은 모델을 가지고서 주가를 예측하는데 쓰도록 합니다. 그리고 나서 결과가 나왔습니다만, 여기서도 어째서인지 이상치가 하나 있다는 생각이 들기도 합니다. 그래서 .. 2022. 2. 11.
모델의 변형 & 적용 -5- 안녕하세요? 이번 포스팅을 연달아서 올리고, 예약발행을 하는 것도 쉬운일이 아닌데, 아무튼 간에 일단 진행해야 할 일은 일이니, 한번 해보도록 합니다. 지난번 포스팅에서 모델을 바꾸어서 작업을 한다는 것을 이야기 했었는데, 이번 포스팅에서 예고대로 한번 해 보고자 합니다. 이번에는 ReLU함수를 쓰고, 거기다가 Dropout함수까지 그대로 가지고 와서 복합적으로 사용하는 것으로 해 보고자 합니다. 그리고 첫 시작으로 가볍게 일단은 2000에포크를 돌려서 기계학습을 시작해 보도록 합니다. 이렇게 하는 것으로 일단은 작업을 이어가 보고자 하면........ 그리고 나서 다음으로 이어간 것으로는 위 스크린샷에서 보이는 것처럼, 예측을 위해서 모델을 적용하는 단계를 거치도록 해 봅니다. 그렇게 해서 일단 결과를.. 2022. 2. 11.
모델의 변형 & 적용 -4- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 다른것이 아니라 마지막으로 두개의 모델을 비교해 보기 위해서 기계학습 이후에 크롬 스프레드 시트를 써서 한번 정리해 보고자 합니다. 물론 이런 정리가 좀 정확하지 않을 수도 있고, 정말 엉뚱한 결과를 낼 수도 있지만, 그래도 일단 해 보았습니다. 이번에는 아예 1000에포크로 한번 기계학습의 빈도를 더 줄여서 더 좋은 결과가 나오는지 아닌지 알아 보고자 했습니다. 그래서 기계학습에 들어가고 나서........ 학습된 모델을 가지고서 결과를 예측하기 위한 작업에 들어가 보도록 했습니다. 이런 작업을 하는 것으로 어떻게 다음 작업을 해서 결과를 보니...... 그리고 나서 다음으로 진행한 것으로는 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 어떻게 애매하다면 애매한 결과만을 얻을 수 .. 2022. 2. 11.
모델의 변형 & 적용 -2- 안녕하세요? 이번 포스팅에서는 지난번 포스팅에 이어서 계속해서 조건을 바꾸어서 한번 무언가를 들어가 보고자 합니다. 일단 이 작업을 하기 앞서서 이 모델이나 이게 항상 맞는 것은 아닐 뿐더러............ 거기다가 저 역시 기계학습에 대해서 자세하게 알기는 커녕 상당히 모르는 부분이 많이 있습니다. 다만, 이런다고 해서 도전하지 않을 것도 아니기는 합니다. 다음으로는 한번 에포크의 숫자를 줄이면 더 나아질 것인가 싶어서 한번, 6000에서 4000으로 줄여서 무언가를 해 보고자 합니다. 그리고 나서 2번재 py파일에 있는 코드를 통해서 일단 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 우선은 하나 만들어서 예측에 들어가 보도록 합니다. 그리고 나서 결과가 나왔는데, 이것만 가지고서는 어떻게 결과가 제대로 .. 2022. 2. 11.

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