빡치는 AI

- 오늘은 딥러닝을 이용한 테슬라 주가 예측 모델을 만들어 보았다. 모델링은 LSTM을 이용하여 진행하였는데, LSTM은 RNN의 한 종류로써 RNN과 비슷하게 기능하지만 LSTM같은 경우는 RNN의 "shot-term memory(단기기억)" 문제를 해결한다. LSTM은 "long shot term memory"(장기기억)을 보존 하는 능력이 있다. 아래 이미지와 같이 그 전 기억들을 기억하면서 출력값으로 나타낼 수 있다. 출처=(Yahoo Finance - Stock Market Live, Quotes, Business & Finance News) - 예측 할 데이터는 테슬라 주가를 예측 할 예정이고, 데이터는 야후 파이낸스에서 가지고 왔다. - 우선 가장 기본적으로 예측 할 모델에 대해서 데이터를 ..

- 이번 시간에는 Facebook에서 만든 Prophet라이브러리를 이용한 가격예측을 하는 코드를 만들어보겠다. 먼저 Prophet은 페이스북 연구팀의 션 테일러와 벤 레담은 블로그 포스트를 통해 “프로핏은 전문가는 물론 비전문가도 높은 품질의 예측 작업을 좀 더 쉽게 할 수 있는 툰”이라며, “예측들을 비전문가에게 직관적인 방식으로 맞춤화할 수 있다”고 설명했다. - Prophet의 코드는 github에서 무료로 다운 받을 수 있으며, 비즈니스 문제에 특화된 툴로, 컴퓨터 인프라 용량 계획처럼 최소한 수개월의 데이터가 필요하거나 시장 흐름에 영향을 미칠 수 있는 휴일(유통업체에게 블랙 프라이데이) 같이 계절 특성이 있는 문제, 트래픽을 예측하려는데 새 웹 사이트가 개설되는 것처럼 큰 영향을 미치는 행사..