반응형 TensorFlow3 Stock2Vec : 순환 신경망을 사용하여 표현 (Time Series Data) 주식 시장 예측은 막대한 양의 금융 데이터를 분석하고 이해해야 하기 때문에 어려운 작업입니다. Stock2Vec은 과거 데이터를 사용하여 주식을 하나의 임베딩 벡터로 표현하고 이를 활용하는 모델입니다. 핵심 구성 요소 중 하나는 순환 신경망(RNN)을 사용하여 주가의 시계열 데이터를 분석하는 것입니다. 이번 글에서는 Stock2Vec이 RNN을 사용하여 데이터의 시간 종속성을 표현하는 방법을 설명하겠습니다. 순환 신경망(RNN)이란 무엇입니까? (What are Recurrent Neural Networks?) 순환 신경망(RNN)은 순차 데이터를 처리하도록 설계된 신경망 유형입니다. 데이터의 시간적 종속성을 표현할 수 있기 때문에 주식 가격과 같은 시계열 데이터를 분석하는 데 특히 유용합니다. RNN에.. 2023. 1. 26. Implementing Stock2Vec with the Yahoo Financial Library 이전 기사에서는 Stock2Vec 분석을 위해 Yahoo Financial 라이브러리를 사용하는 방법에 대해 논의했습니다. 이 기사에서는 Stock2Vec 알고리즘에 대해 자세히 알아보고 Yahoo Financial 라이브러리를 사용하여 이를 구현하는 방법을 보여줍니다. Overview of the Stock2Vec Algorithm Stock2Vec은 인기 있는 Word2Vec 알고리즘에서 영감을 받은 기계 학습 알고리즘입니다. Word2Vec과 마찬가지로 Stock2Vec은 신경망을 사용하여 단어(또는 이 경우 주식)의 연속 벡터 표현을 학습합니다. 이러한 벡터 표현은 주식의 의미를 포착하고 유사한 주식을 찾고 예측하는 데 사용할 수 있습니다. Stock2Vec 알고리즘은 훈련 단계와 추론 단계의 두.. 2023. 1. 25. Machine Learning with Python Python은 데이터 분석 및 기계 학습에 널리 사용되는 다목적 프로그래밍 언어입니다. 다양한 라이브러리와 프레임워크를 갖춘 Python을 사용하면 기계 학습 알고리즘을 쉽게 구현하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 이 기사에서는 Python을 사용한 기계 학습의 기본 사항을 살펴보고 기계 학습을 위한 가장 인기 있는 라이브러리 및 프레임워크를 소개합니다. Types of Machine Learning 기계 학습은 알고리즘을 사용하여 데이터에서 학습하는 것과 관련된 인공 지능의 하위 분야입니다. 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습의 세 가지 주요 범주로 나눌 수 있습니다. ① Supervised Learning 감독 학습은 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 예측을 수행하도록 모델을 훈련시키는 프로세.. 2023. 1. 25. 이전 1 다음 반응형
