악어새와 좀개구리밥

1. 데이터 준비 및 Array 저장¶데이터 다운로드 링크 Keras로 기계학습을 하기 이전에 데이터를 불러오고 입력 형식에 맞도록 변환하는 과정을 거쳐야 합니다. 이 과정은 환경에 따라 시간이 오래 소요되지만, 변환된 데이터를 저장하는 것으로 시간을 단축시킬 수 있습니다. 1.1 데이터 로드 및 변환¶데이터를 불러오고 기계학습에 알맞는 데이터 형태로 변환해줍니다. 위 링크에서 데이터를 다운로드 받아 한 디렉터리에 저장해주세요. 여기에서는 디렉터리 이름을 dataset 으로 했습니다. In [ ]: import numpy as np # version: 1.19.5 import pandas as pd # version: 1.3.4 from PIL import Image # version: 8.4 In [ ..

RNN으로 주가 예측하기 GitHub링크 0. 글의 목적 데이터 사이언스 공부를 하다 보면 관성적으로 거치는 과정이 있다. 데이터 전처리부터 기계학습까지, 내가 기본적으로 거치는 과정을 간단하게 기록하려고 한다. 1. 주제 선정 나는 주로 이미지 학습이나 클래시피케이션 문제를 많이 풀어봤는데, 캐글이나 데이콘 문제를 보니 시계열 문제도 정말 많은 것 같다. 이번에는 시계열 예측 공부를 해보기 위해 텐서플로의 RNN 모델 두 가지를 사용해서 주가 예측을 해보기로 했다. 같은 입력과 구조를 가진 두 모델 중 어느 모델이 더 정확도가 높은지도 확인해보겠다. 최근 운영 미숙과 과도한 과금 정책, 기대에 못 미치는 신작 등으로 주가가 8개월만에 반토막이 나버린 엔씨소프트의 주식 데이터를 불러와 간단한 기계학습을 ..

단순한 데이터는 이야기와 엮인 데이터보다 기억에 남지 않는다. 데이터를 정확하게 전달하기 위해 이야기를 첨부해야 한다. 데이터를 효과적으로 전달하는 것은 프로그래밍 능력, 데이터 분석 능력보다 중요하다. 경영자는 의사 결정에 있어 데이터 분석 결과를 중요한 판단 근거로 삼기 때문에 데이터를 설명해줄 수 있는 인재를 필요로 한다. 단수히 데이터 처리만 하는 능력은 인공지능에 의해 대체될 것이다. 따라서 데이터에서 의미를 찾아 전달할 수 있는 능력을 길러야 한다.