[LSTM] 6. 모델 학습

• 내용:
  • 모델 학습
  • 학습 과정 모니터링

이전 강의에서는 데이터를 준비하고, 학습 및 테스트 세트로 분할하며, 순차적인 LSTM 모델을 구축했습니다. 이제는 학습 데이터를 사용하여 LSTM 모델을 학습시키는 것에 집중하겠습니다. 모델 학습은 데이터를 모델에 입력하고, 손실 함수에 따라 모델의 가중치를 조정하며, 손실을 최소화하기 위해 이 과정을 반복하는 것을 포함합니다. 또한, 모델이 얼마나 잘 학습하고 있는지 이해하기 위해 학습 과정을 모니터링할 것입니다.

모델 학습

LSTM 모델을 학습시키는 것은 TensorFlow의 Keras API의 fit 메서드를 사용하는 것입니다. 이 메서드는 학습 데이터, 목표 값, 배치 크기 및 에포크 수를 요구합니다. 배치 크기는 모델의 내부 매개변수가 업데이트되기 전에 처리되는 샘플 수를 결정합니다. 에포크는 전체 학습 데이터셋을 한 번 완전히 통과하는 것입니다.

# 모델 학습
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=1, epochs=1)

설명:

• 모델 학습: fit 메서드는 학습 데이터로 모델을 학습시킵니다.
• 매개변수:
  • X_train과 y_train: 학습을 위한 입력 특징과 목표 값입니다.
  • batch_size=1: 배치 크기는 1로 설정되어 각 샘플 후에 모델의 매개변수가 업데이트됩니다.
  • epochs=1: 에포크 수는 1로 설정되어 모델이 학습 데이터를 한 번 완전히 통과합니다.

모델이 효과적으로 학습하고 있는지, 과적합 또는 과소적합하지 않는지 확인하기 위해 학습 과정을 모니터링하는 것이 중요합니다. fit 메서드가 반환하는 history 객체를 통해 학습 과정을 모니터링할 수 있습니다.

학습 과정 모니터링

history 객체는 학습 과정에서 손실과 지정된 다른 메트릭에 대한 정보를 포함합니다. 이 정보를 사용하여 학습 진행 상황을 시각화하고, 모델 성능을 향상시키기 위해 필요한 조정을 할 수 있습니다.

# 모델 학습
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=1, epochs=10)

# 학습 손실 플롯
plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('모델 학습 손실')
plt.xlabel('에포크')
plt.ylabel('손실')
plt.show()

설명:

• 에포크 증가: 학습 과정을 여러 번 반복하여 관찰하기 위해 에포크 수를 10으로 증가시킵니다.
• history 객체: history 객체는 각 에포크의 손실 값을 저장합니다.
• 학습 손실 플롯: Matplotlib을 사용하여 에포크에 따른 학습 손실을 플롯합니다. 이를 통해 모델이 학습함에 따라 손실이 어떻게 감소하는지 시각화할 수 있습니다.

전체 코드

다음은 LSTM 모델을 학습시키고 학습 과정을 모니터링하는 전체 코드입니다:

# 모델 학습
history = model.fit(X_train, y_train, batch_size=1, epochs=10)

# 학습 손실 플롯
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['loss'])
plt.title('모델 학습 손실')
plt.xlabel('에포크')
plt.ylabel('손실')
plt.show()

이제 LSTM 모델을 학습시켰으므로, 테스트 데이터에서 모델의 성능을 평가하여 미지의 데이터에 얼마나 잘 일반화되는지 확인할 수 있습니다. 다음 강의에서는 모델의 성능을 평가하고, 테스트 세트에서 예측을 수행하며, 결과를 시각화하여 예측의 정확성을 이해하는 방법에 중점을 둘 것입니다. 이 단계는 미래 주가 예측에서 모델의 실용성을 평가하는 데 중요합니다.