관성을 이기는 데이터

본 시리즈는 파이썬으로 시계열 자기상관 특성 및 마켓, 안전자산, 대체자산 등과의 동시간대 연관성을 분석하고 Apple Inc(AAPL) 주가를 예측한다. 튜토리얼 작성을 위해 금융전략을 위한 머신러닝(한빛미디어), 실전 시계열 분석(한빛미디어) 외 야후파이낸스 및 FRED API 공식문서 등을 참고하였으며 작업 과정에서 추가로 참고하게 되는 자료들은 이후 각 편 내에 서술하도록 하겠다. 1편에서는 간단히 데이터를 불러와 누락된 분포를 살피고, 시계열 기간을 동일하게 맞춘다. 그 다음, 예측에 필요한 데이터를 추출하기 위한 시계열 분석 작업을 간단히 수행하도록 한다. Step 1. Import Packages numpy와 pandas를 포함해 seaborn, matplotlib은 데이터 분석을 위해 언제..

본 장에서는 기계학습 방법론에 대해 간단히 알아본 다음, 파이썬 패키지로 제공되는 주요 기계학습 알고리즘을 사용해 보도록 하겠습니다. Step 1. 데이터 불러오기 이번에도 역시 테슬라 주가를 불러오는 것부터 시작합니다. ​ Step 2. 예측값 정의 2-1. 기계학습 기계학습은 함수를 만드는 방식 중 하나입니다. y=ax+b라는 함수가 있습니다. 만약, 출력값이 입력값 대비 항상 2배가 되어야 하는 함수를 구해야 한다면 단순하게 a=2, b=0으로 설정하면 됩니다. 하지만 출력값이 입력값 대비 언제는 2배가 될 수도 있지만, 경우에 따라 1.5배가 되거나 어쩌면 -2배도 될 수도 있다면 함수를 어떻게 정의해야 할까요? 이때는 확률적 방법론을 사용해야 합니다. 경우에 따라 확률적으로 1.5배가 되거나 -..

StarGAN v2 - Basic Concept reference : github/clovaai/stargan-v2 github/yunjey/stargan StarGAN v2: Diverse Image Synthesis for Multiple Domains 도메인과 스타일, 모두 잡았다! StarGAN v2 기존 StarGAN는 하나의 모델로 하나의 도메인에 대해 학습, Generate하는 것이 아닌, 하나의 모델로 다양한 도메인을 표현해낼 수 있었다면 StarGAN v2는 이에 더해 여러 도메인을 결합하여 동시에 표현해낼 수 있다. 예를 들어, 기존의 StarGAN은 입력받은 하나의 이미지가 서로 다른 다양한 도메인을 표현하도록 가짜 이미지를 생성해낸다. 출처 : StarGAN - Official/RE..