비트코인 자동매매 프로그램14 [LSTM] 5. LSTM 모델 구축 내용:순차 모델 설정LSTM 레이어와 Dense 레이어 추가모델 컴파일모델 요약이전 강의에서는 주가 데이터를 준비하고, 이를 학습 및 테스트 세트로 나눈 후 LSTM 모델 요구사항에 맞게 재구성했습니다. 이제 LSTM 모델을 구축하고 컴파일하여, 미래 주가를 예측할 수 있는 모델을 만들 차례입니다. 이 강의에서는 LSTM 모델의 아키텍처를 정의하고, 필요한 레이어를 추가하고, 모델을 컴파일하며, 구조를 이해하기 위해 모델을 요약하는 방법에 대해 설명합니다.Sequential Model 설정LSTM 모델 구축의 첫 번째 단계는 순차 모델을 설정하는 것입니다. TensorFlow의 Keras API에서 제공하는 Sequential 클래스를 사용하여 레이어의 선형 스택을 만듭니다.from tensorflow... 2024. 6. 13. [LSTM] 4. 학습 및 테스트 세트 생성 내용:데이터를 학습과 테스트 세트로 나누기LSTM을 위한 데이터셋 생성 함수LSTM을 위한 데이터 재구성이전 강의에서는 환경 설정, 필수 라이브러리 설치, 주가 데이터 로드 및 전처리, 시각화를 통해 데이터의 특성을 이해했습니다. 이제 이 데이터를 학습 및 테스트 세트로 나누고 LSTM 모델을 위해 준비할 차례입니다. 이 단계는 모델이 과거 데이터를 학습하고 보지 못한 데이터로 예측 성능을 평가할 수 있도록 하는 데 중요합니다.데이터를 학습 및 테스트 세트로 나누기먼저 정규화된 데이터를 학습 세트와 테스트 세트 두 부분으로 나눠야 합니다. 학습 세트는 모델 학습에 사용되고, 테스트 세트는 모델 성능 평가에 사용됩니다.# 학습 및 테스트 세트 생성train_size = int(len(scaled_data).. 2024. 6. 13. [LSTM] 3. 데이터 준비 내용Pandas를 사용하여 주가 데이터 로드날짜 열 변환 및 인덱스 설정외부 소스에서 주가 데이터 가져오기주가 데이터 시각화MinMaxScaler를 사용한 데이터 정규화 Pandas를 사용하여 주가 데이터 로드먼저, Pandas DataFrame에 과거 주가 데이터를 로드합니다. Pandas는 구조화된 데이터를 원활하게 작업할 수 있도록 데이터 구조와 기능을 제공하는 강력한 데이터 조작 라이브러리입니다.import pandas as pd# 주가 데이터 로드data = pd.read_csv('AAPL.csv')설명:Pandas 임포트: 먼저 Pandas 라이브러리를 임포트합니다.CSV 파일 로드: pd.read_csv() 함수를 사용하여 주가 데이터를 포함하는 CSV 파일을 읽습니다. 이 예에서는 'AAP.. 2024. 6. 13. [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 라이브러리이번 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 Matp.. 2024. 6. 13. 이전 1 2 3 4 다음 최근댓글 최근글 인기글 skin by © 2024 ttuttak
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