반응형 embedding2 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. 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
