Marlangcow의 Datalab

'금융' 관련 머신러닝 사례를 찾아보다가 ChatGPT로 주식 가격과 코인 가격을 예측해 본 아티클을 발견했다.  찬찬히 읽어보았는데,시도해보면 재미있을 것 같아서 테슬라로 간단히 시도해보았다.  우선, 내가 참고한 아티클은 카카오뱅크 기술기획팀 William에서 발행한 글인데,   ChatGPT를 뉴스 분석에 활용하여 주가를 예측하는 방법의 효과성을 검증한 논문을 소개한다. 사실 더 흥미로운 건, 이 다음 아티클에서 “카카오뱅크에서 ChatGPT를 이용한 암호화폐의 가격 예측에 관해 연구한 내용“을 소개하는데, 논문까지 있어서 한번 읽어보기 좋다. 카카오뱅크, 'CahtGPT로 주식 가격 예측하기' ChatGPT로 주식 가격 예측하기OpenAI의 ChatGPT가 금융시장 분석에 미치는 영향을 연구한 최..

최적화가 어려운 이유1. 모델의 비선형성2. 고차원성과 과적합3. 그래디언트 소실 문제4. 하이퍼파라미터의 민감성하이퍼파라미터란?하이퍼파라미터란, 모델의 학습 과정에서 사용자가 사전에 설정해야 하는 값으로 모델의 성능 최적화를 위해 중요한 역할을 한다. 주로 딥러닝 학습 전에 설정되며, 학습 과정을 제어하는데 사용된다.모델의 학습 속도, 안정성, 최종 성능에 직접적인 영향을 미치며 적절한 하이퍼파라미터의 설정은 과적합 방지, 학습 효율, 모델 성능 최적화에 중요한 열할을 한다. 하이퍼파라미터의 종류1. 배치 크기(Batch Size)한 번의 학습 단계에 사용되는 데이터 샘플의 수이다. 이는 모델이 학습하는 데이터의 양을 결정해서 메모리 사용량과 학습 속도에 큰 영향을 미친다. 배치 크기가 작으면, 메모리..

딥 러닝 프레임워크딥 러닝 모델을 설계, 훈련, 검증하기 위해 사용되는 소프트웨어 라이브러리나 도구 모음 필요성- 복잡한 수치 계산과 미분을 자동화하여 효율성을 증대 시킬 수 있음- 모델 컴포넌트를 모듈화 하여 재사용 가능- 다양한 하드웨어 환경의 확장을 용이하게 함 주로 사용되는 프레임워크딥러닝의 기초 이론퍼셉트론(Perceptron)인공 신경망의 가장 기본적인 형태퍼셉트론을 구성하는 노드(Node)는 인공 신경망에서 정보를 처리하는 기본 단위라고 할 수 있다. 각 노드는 여러 입력값을 받아 이에 가중치를 곱한 후 합산하여 출력을 생성하는데, 신경망에서는 이러한 노드들이 서로 연결되어 있으며, 이 연결을 통해 데이터가 입력부터 출력까지 흐르게 된다.  초기 퍼셉트론의 구조는 이러한 노드 단위로 각 입력..