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시계열 예측 모델 만들기 (주식 가격 예측)

시계열 예측 모델 만들기 (주식 가격 예측)1. 개요시계열 예측(Time Series Forecasting)은 과거 데이터를 기반으로 미래 값을 예측하는 기법입니다. 주식 시장에서는 과거의 가격 변동 패턴을 학습하여 미래 가격을 예측하는 데 활용됩니다. 이번 포스팅에서는 딥러닝을 활용하여 주식 가격을 예측하는 모델을 만들어 보겠습니다.본 튜토리얼에서는 LSTM(Long Short-Term Memory) 신경망을 활용하여 주식 가격을 예측하는 모델을 구축합니다. LSTM은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 장기 의존성을 학습하는 데 강점을 가집니다.2. 데이터 준비주식 데이터는 Yahoo Finance에서 다운로드할 수 있으며, 이를 yfinance 라이브러리를 이용해 가져오겠습니다. 데이터 전처리 과정..

PyTorch RNN, LSTM, GRU 개념딥러닝에서 시퀀스 데이터를 다루기 위해 고안된 대표적인 신경망 구조로 RNN(Recurrent Neural Network), LSTM(Long Short-Term Memory), GRU(Gated Recurrent Unit)이 있습니다. 이들은 자연어 처리(NLP), 음성 인식, 시계열 데이터 분석 등 다양한 분야에서 사용됩니다. 이번 포스팅에서는 이러한 모델들의 개념을 자세히 살펴보겠습니다.1. RNN (Recurrent Neural Network)1.1 RNN의 개념RNN은 순환 신경망(Recurrent Neural Network)으로, 이전 시간 단계의 정보를 기억하여 현재의 출력에 영향을 미치는 구조를 가지고 있습니다. 이는 일반적인 피드포워드 신경망과..

LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit)의 차이점 및 구현1. 서론딥러닝에서 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN)은 시퀀스 데이터를 다루는 강력한 도구입니다. 그러나 RNN은 긴 시퀀스를 학습할 때 "장기 의존성 문제(long-term dependency problem)"로 인해 성능이 저하되는 한계를 갖고 있습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 대표적인 아키텍처가 LSTM(Long Short-Term Memory) 과 GRU(Gated Recurrent Unit) 입니다.이 글에서는 LSTM과 GRU의 구조적 차이점을 살펴보고, 각각의 동작 원리와 장단점을 분석한 후, TensorFlow/Keras를 활용하여 LST..