[LSTM] 2. 설치 및 환경 설정

LSTM 네트워크의 강력한 성능을 활용하여 시계열 예측을 하기 위해서는, 필요한 도구와 라이브러리를 갖춘 개발 환경을 먼저 설정해야 합니다. 이러한 설정을 통해 효율적으로 예측 모델을 구축하고 학습시킬 수 있습니다.

데이터 준비와 모델 구축 단계에 들어가기 전에, 견고한 개발 환경을 갖추는 것이 중요합니다. 이번 강의에서는 필수 라이브러리 설치와 작업 공간 설정 방법을 안내하여 LSTM 예측 프로젝트를 원활하게 진행할 수 있도록 도와드립니다.

필요한 라이브러리

이번 프로젝트에서는 파이썬과 함께 데이터 조작, 시각화 및 머신러닝을 용이하게 해주는 여러 라이브러리를 사용할 것입니다. 여기에는 LSTM 모델 구축을 위한 TensorFlow/Keras, 데이터 처리용 Pandas와 NumPy, 시각화를 위한 Matplotlib, 그리고 데이터 전처리를 위한 Scikit-learn이 포함됩니다.

Scikit-learn (sklearn) 소개:

Scikit-learn은 파이썬에서 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석과 모델링을 위한 간단하고 효율적인 도구를 제공합니다. 이 라이브러리에는 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소를 위한 다양한 알고리즘이 포함되어 있으며, 데이터 전처리 및 모델 평가를 위한 유틸리티도 포함되어 있습니다. 이번 프로젝트에서는 Scikit-learn의 MinMaxScaler를 사용하여 주가 데이터를 정규화하고, LSTM 모델 학습을 위해 데이터를 적절히 스케일링할 것입니다.

설치 명령어

이 라이브러리들을 설치하기 위해 아래의 pip 명령어를 사용할 수 있습니다. 터미널이나 명령 프롬프트에서 이 명령어들을 실행하세요.

pip install tensorflow numpy pandas matplotlib scikit-learn

설치 확인

라이브러리를 설치한 후, 파이썬 스크립트나 인터랙티브 셸에서 이를 불러와 설치가 올바르게 되었는지 확인하는 것이 좋습니다. 이 단계는 모든 것이 제대로 설치되어 사용 준비가 되었는지 확인하는 데 도움이 됩니다.

import tensorflow as tf
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

환경 설정과 필요한 라이브러리 설치를 완료했으니, 이제 LSTM 모델을 위한 데이터 준비 단계로 넘어가겠습니다. 적절한 데이터 준비는 효과적인 예측 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다. 여기에는 데이터를 정리하고 정규화하며, 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 데이터를 구조화하는 과정이 포함됩니다.