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Deep Learning and PyTorch Bootcamp for Beginners (Easy! From Basics to ChatGPT's Core Transformer) [Data Analysis/Science Part 3]

Predicting Stock Data with RNN and LSTM 1 (Stock Data Example)

LSTM 모델 학습 관련한 질문입니다.

140

hanjh5864

2 asked

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- 강의 영상에 대한 질문이 있으시면, 상세히 문의를 작성해주시면, 주말/휴일 제외, 2~3일 내에 답변드립니다 (이외의 문의는 평생 강의이므로 양해를 부탁드립니다.)
- 강의 답변이 도움이 안되셨다면, dream@fun-coding.org 로 메일 주시면 재검토하겠습니다.
- 괜찮으시면 질문전에 챗GPT 와 구글 검색을 꼭 활용해보세요~
- 잠깐! 인프런 서비스 운영(다운로드 방법포함) 관련 문의는 1:1 문의하기를 이용해주세요.

올려준 강의 중에서 섹션 16의 주식 데이터 예측하기를 수강하던 중에 궁금한 점이 생겼습니다.

각 날짜의 시작 가격을 입력으로 넣고 마감 가격을 정답으로 했는데, 그러면 추후 학습된 모델을 이용해서 예측을 할 때 2일 또는 3일 뒤의 가격을 예측할 수 있나요?

다른 학습 모델을 만들어야 하나요?

머신러닝 딥러닝 인공신경망 pytorch vision-transformer

Answer 1

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funcoding

안녕하세요. 답변 도우미입니다.

주가 예측 모델에서 “어떤 입력을 넣었을 때, 어떤 시점의 가격을 예측하도록 모델을 학습시켰는가?”에 따라, 2일 뒤·3일 뒤 등의 예측 방식을 바꿔야 할 수도 있습니다. 여러 가지 방안이 있지만, 현재 LSTM 을 익히는 단계에서 고려해볼 수 있는 방안은 멀티스텝(Multi-step) 예측 모델 구성 입니다. 이는 2일 뒤, 3일 뒤 가격 등을 한 번에 예측하도록 모델을 설계하고 학습한다. 예를 들어, 출력 차원을 늘려서 [다음 날 종가, 2일 뒤 종가, 3일 뒤 종가] 형태로 한 번에 예측하도록 만드는 것입니다. 다만, 이 경우 데이터 전처리와 학습 방식을 다르게 구성해야 하므로, 사실상 새 모델을 만드는 셈이 됩니다.

 

감사합니다.

강의 자료 열람 요청이 안되네요

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