IT 개발자_S

● 시계열 데이터를 분석하고 예측할 수 있다. ● 파이썬 패키지를 활용할 수 있다. Facebook prophet 오늘의 시간은 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 시간을 가져보겠습니다. 먼저 시계열 데이터란 시간의 순서대로 축적된 데이터를 의미하고 예를 들어 주식, 재무, 소비자물가 등 과 같이 일상생활의 수 많은 데이터라고 해도 과언이 아니다. 시계열 데이터 중 Kaggle 의 아보카도 과일의 데이터를 예측해보는 주제를 통해 해당 데이터의 분석 및 예측 능력을 키워보자. 먼저 Kaggle에 접속하여 아보카도 데이터를 수집해 온다. www.kaggle.com/neuromusic/avocado-prices Avocado Prices Historical data on avocado prices and sal..

● 머신러닝 LSTM 모델을 사용할 수 있다. ● LSTM 을 활용하여 주식 예측의 흐름을 읽을 수 있다. LSTM 머신러닝 모델을 사용하여 삼성전자 주가의 흐름을 예측해보는 실습을 진행하겠습니다. 먼저 RNN 순환신경망은 과거에 입력된 데이터를 나중에 입력된 데이터의 관계를 고려하는 방법으로 LSTM(Long Short Term Memory) 반복되면서 과거의 단계를 다음단계로 넘길지 안넘길지를 파악하여 손실을 줄여주는 방법을 사용하여 예측을 진행해 보겠습니다. 먼저 데이터 준비하기 야후 파이낸스 접속후 SAMSUNG 서치 후 Download 실습환경 코랩 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from keras...