반응형 고차원1 Stock2Vec : Embedding을 사용하여 주식 정보 표현하기 주식 시장 예측은 막대한 양의 금융 데이터를 분석하고 이해해야 하기 때문에 어려운 작업입니다. Stock2Vec은 과거 데이터를 사용하여 주식의 미래 가격을 예측할 수 있는 딥러닝 모델입니다. Stock2Vec의 핵심 구성 요소 중 하나는 임베딩을 사용하여 주식을 고차원 공간에서 벡터로 나타내는 것입니다. 이 기사에서는 Stock2Vec이 임베딩을 사용하여 과거 가격 및 기타 재무 데이터를 기반으로 주식 간의 유사성을 표현하는 방법에 대해 설명합니다. 임베딩이란 무엇입니까? (What are Embeddings?) 임베딩은 데이터를 고차원 공간에서 벡터로 표현하는 방법입니다. 이러한 벡터는 특성을 기반으로 데이터 포인트 간의 유사성을 표현합니다. 예를 들어 자연어 처리(NLP)에서 단어는 임베딩으로 표현.. 2023. 1. 26. 이전 1 다음 반응형
