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주가예측28

단층대 다층의 비교시작 -4- 안녕하세요? 다소 많은양의 자료가 있어서 이걸 포스팅으로 예약발행만 해도 상당한 시간을 보내고 있는 중인데, 아무튼 이래저래 슬슬 다층 구조가 조금은 더 나은 결과를 보장해 주는 쪽으로 결론이 나려고 하는 중 입니다. 하지만 그전에 해결해야 할 궁금증은 아직도 많은 상황입니다. 먼저 위 스크린샷에서 나와 있는 것처럼, 일단은 하나하나 작업을 해 주기는 주었는데, 결과를 보자면, 이게 과연 나아지는 것이 맞는지는 조금 의문입니다. 다만 200에포크의 결과가 너무 좋지 않아서 이런 일이 나온 것인지 몰라도, 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼 2000에포크의 결과가 훨씬 나아진 것을 확인할 수 있습니다. 이제는 2만 에포크 기계학습을 시켜 보도록 합니다. 이건 진짜로 시간이 좀 걸릴 것으로 생각이 들고, 실.. 2022. 2. 4.
단층대 다층의 비교시작 -3- 안녕하세요? 이번 지난번 포스팅에서 2000에포크의 기계학습을 각각 단층 레이어와 다층 레이어에 시켰는데, 여기서는 그 결과를 한번 비교 분석부터 시작해 보고자 합니다. 마지막에 가서 생각하면 이걸 굳이 해야 하나 하는 생각도 들었지만, 그래도 기계학습을 다룬 예제에서 그렇게 나와 있어서 했다는 말 보다는 직접해서 이걸 왜 하는지 알아보는 것이 좋겠다는 생각이 들었습니다. 일단 단순히 2000에포크만 비교해 보자면, 오히려 에포크의 숫자가 늘어나면 날 수록, 다층 에포크가 그렇게 좋지 않은 결과를 보여주고 있습니다. 그래서 단층 레이어에서 한번 에포크를 늘렸을 경우를 한번 비교해 보았습니다. 이 경우에는 에포크가 단순히 늘어난 것이 더 나은 결과를 주기는 주었습니다. 그리고 나서 다음으로 진행해 보아야 .. 2022. 2. 4.
단층대 다층의 비교시작 -2- 안녕하세요? 지난번 포스팅에서 200에포크 사이를 비교하는데 성공했습니다만, 이게 끝이라고 하기에는 너무 실험의 횟수가 적어서, 무언가 결론을 내기 위해서 좀 더 많은 실험을 해 봐야 할 필요성이 있습니다. 물론, 이게 그렇게 큰 의미가 없을 수도 있지만, 그래도 어떻게 해서 조금은 나은 결과를 만들어 보고자 합니다. 먼저 위 스크린샷에서 볼 수 있는 것처럼, 일단 다시금 단층으로 바꾸어 주도록 했습니다. 그리고 나서 해야 할 것으로는 역시 기계학습을 시키는데............ 그리고 나서 다음으로 2000에포크로 기존의 10배 더 기계학습을 시켜 주도록 합니다. 이렇게 하는 것으로, 이제 이전보다는 조금 더 기다리면 되기는 됩니다. 그리고 나서 기계학습을 이번에는 조금 기다린 끝에 완성이 되는 것을.. 2022. 2. 4.
단층대 다층의 비교시작 -1- 안녕하세요? 이제 슬슬 기계학습에서 단층 레이어와 다층 레이어를 이용한 경우를 한번 비교해 보고자 합니다. 일단 이 작업을 하기 앞서서 코드를 정리하고 해야 할 것은 있지만, 이래저래 다른 생각은 그만하고 일단 실행부터 해 봐야 할 일이기도 합니다. 그럼 한동안 이런 시리즈로 갑니다. 이제 200에포크로 단층 레이어를 실행한 결과를 얻는데 성공했습니다. 이제부터 가야 할 것은, 따로 있는데, 우선 이를 이용해서 예측부터 하도록 합니다. 위 스크린샷에서 보이는 것처럼, 일단 하나 gui를 실행시켜 주고 나서, 다음으로 작업이 완료가 되기를 기다리면 되기는 되는 것 입니다. 이렇게 해서 일련의 데이터를 얻는데 성공하기는 성공했습니다. 이제 이것만 가지고는 의미가 없으니, 다음 실험을 해 보도록 합니다. 이제.. 2022. 2. 4.

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