반응형 Transformer3 [머신러닝 with Python] Darts 라이브러리로 SCHD 주가 예측모델 만들기 Python으로 주식 데이터를 분석하고 미래 주가를 예측하는 것은 금융 데이터 분석에서 중요한 역할을 합니다. 이번 포스팅에서는 Darts라는 라이브러리를 활용해서 SCHD ETF의 주가를 예측하는 모델을 만들어 보도록 하겠습니다. 지난번 Prophet 라이브러리로 SCHD ETF의 주가를 분석한 것의 연장 버전입니다. [머신러닝 with Python] Prophet 모델로 SCHD 주가 분석하기 1. Darts 라이브러리로 SCHD 주가 예측모델 만들기1.1 Darts 라이브러리란?- Darts는 시계열(Time Series) 데이터 분석과 예측을 위한 강력한 라이브러리입니다.- 이 라이브러리는 딥러닝 모델과 전통적인 통계 모델을 모두 지원하여 다양한 시계열 분석이 가능합니다. - Darts 라이브러.. 2025. 3. 8. [딥러닝 with Python] 파이썬 코드로 구현해보는 트랜스포머 이번에는 트랜스포머에 대해서 파이썬 코드로 하나씩 구현해가면서 결과를 확인해보겠습니다. 1. 트랜스포머(Transformer)먼저 트랜스포머(Transformer)에 대해 간략하게 알아보겠습니다. - 트랜스포머는 자연어 처리에서 혁신적인 변화를 준 모델로, "Attention is All you need"라는 논문에 소개된 딥러닝 구조를 말합니다.- 특히, 번역, 요약, 문장 생성 등 다양한 태스크에서 굉장히 뛰어난 성능을 보였으며, 이를 활용해서 이미지처리 분야에서는 Vision Transformer라는 모델이 나와 기존의 CNN구조의 모델들의 성능을 압도할 정도로 중요한 역할을 해내고 있습니다.- 특히, 트랜스포머는 Multi-head self attention을 활용해서 기존 RNN 기반의 순차적인.. 2024. 7. 29. [개념정리] Self attention / 셀프 어텐션 [개념정리] 어텐션(Attention)이란 [개념정리] 어텐션(Attention)이란 1. 어텐션(Attention)이란 - 어텐션 메커니즘의 기본 아이디어는 입력 시퀀스(Input sequence)에서 각 단어에 대한 '중요도'를 계산하여, 그 중요도에 기반해 출력 시퀀스(Output Sequence)를 생성하는 것입니 jaylala.tistory.com 이전 포스팅에서 알아봤던 것처럼, 어텐션(Attention)이란 개념을 통해 기존의 RNN 계열 모델들에서 Encdoer의 hidden states가 Decoder로 충분히 전달되지 않는 문제를 해결 할 수 있었습니다. 그 이후, RNN 계열의 모델 없이 Attention만을 가지고 언어 모델을 만든 것이 바로 Transformer 입니다. * RNN.. 2024. 2. 13. 이전 1 다음 반응형
