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Bootcamp Học Sâu và PyTorch cho Người Mới Bắt Đầu (Dễ Dàng! Từ Cơ Bản đến Transformer Cốt Lõi của ChatGPT) [Phân Tích/Khoa Học Dữ Liệu Phần 3]

Dự đoán dữ liệu chứng khoán với RNN và LSTM 1 (Ví dụ về dữ liệu chứng khoán)

LSTM 모델 학습 관련한 질문입니다.

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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?

머신러닝딥러닝인공신경망pytorchvision-transformer

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funcoding
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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.

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