[빅콘테스트] 3. LSTM 실습

논문을 여러개 읽어보니 수위 예측과 같은 시계열 데이터에서는 주로 RNN 모델을 사용하는데,

그 중에서도 back propagation에서 발생하는 gradient vanishing? 암튼 그 문제를 해결한 강력한 모델로 LSTM을 가장 많이 사용하고 또 그 성능이 입증되어 있다고 한다. 

따라서 이제부터는 LSTM에 관한 공부를 해보려 한다. 

 

1. Airline 데이터와 LSTM 모델을 통한 예측

https://machinelearningmastery.com/time-series-prediction-lstm-recurrent-neural-networks-python-keras/

Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras - Machine Learning Mastery

데이터만 내걸로 바꿔서 실습을 해보았다.

오류가 난다. 안해.

 

2. 하다가 포기

https://machinelearningmastery.com/how-to-develop-convolutional-neural-network-models-for-time-series-forecasting/

How to Develop Convolutional Neural Network Models for Time Series Forecasting - Machine Learning Mastery

3. LSTM을 활용한 주식가격 예측

https://dschloe.github.io/python/python_edu/07_deeplearning/deep_learning_lstm/

LSTM을 활용한 주식가격 예측

내가 하려는 거랑 거의 유사하다.

케라스를 이용해 LSTM 모델로 주가를 예측하는 코드인데, 내 데이터에 맞게 조금씩 잘 커스터마이징 해봤다.

하다가 오류 나고 화나는 순간들도 여럿 있었지만...

약 12시간동안 오늘 이것만 붙들고 있었는데.. 그래도 최종으로 예측 결과물을 낼 수 있었다!

얼마나 기뻤는지 ㅜㅜ

짠!

어떻게 하면 예측률을 더 높일 수 있을지는 차차 생각해봐야겠다.

어쨌든 공부도 더 해야 하고 하니까...

그래도 오늘은 기분 좋게 잘 수 있겠다 ㅎㅎ