모영이의 블로그

TensorFlow 생활코딩 강의를 듣고나서, 주가 예측에 대해 찾아보았고 이를 비트코인(가상화폐)에 적용시키면 어떨까 싶었습니다. 사실 돈복사 기계를 만들고 싶었지만, 돈잃는 기계를 만들어버렸습니다. 기록을 정리해보겠습니다. 아래의 블로그에서 거의 다 가져왔습니다. 90%가 복붙된 코드입니다. 딥러닝(LSTM) 삼성전자 주가 예측 블로그 구글의 Colaboratory로 개발했습니다. import 하는 모듈 import requests import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.model_selection im..

Tensorflow (python) - 생활코딩 수업소개 이 수업은 코드로 딥러닝을 구현해보는 딥러닝 기초 수업입니다. 텐서플로우를 이용하여 가장 간단한 형태의 텐서플로우 딥러닝 모델을 작성합니다. 무엇을 넣을까가 아니라, 무엇 opentutorials.org 계층구조 인공지능 머신러닝 문제 :분류 알고리즘 : 인공신경망(딥러닝) 라이브러리 : 텐서플로우 머신러닝 프로세스 1. 과거의 데이터를 준비합니다. 2. 모델의 구조를 만듭니다. 3. 데이터로 모델을 학습(FIT)합니다. 4. 모델을 이용합니다.

인류는 인간의 고유한 영역으로 남아있던 결정을 기계에게 맡 긴다. 기계가 스스로 결정을 하도록 하는 기술이 머신러닝이다. 머신러닝이란 판단력을 기계에게 부여하는 기술이고, 이 판단력으로 모델(Model)이라고 부르기로 했다. 또한 이 모델을 만드는 과정을 학습(Learning)이라고 부르기로 했다. 표는 현실의 데이터를 로봇이 학습할 수 있는 일종의 틀 역할을 한다. 행 : instance, observed value, record, example, case 열 : feature, attribute, variable, field 독립변수는 원인, 종속변수는 결과. 머신러닝은 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 분류된다. 지도학습은 과거의 데이터로 학습해서 미래를 예측한다. 회귀(숫자 예측)와 분류(카테고..