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딥러닝으로 걷는 시계열 예측
eBook

딥러닝으로 걷는 시계열 예측

: 파이썬과 케라스, 텐서플로로 주가 예측 실습해보기

[ PDF ]
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품목정보

품목정보
발행일 2020년 02월 28일
이용안내 ?
지원기기 크레마, PC(윈도우 - 4K 모니터 미지원), 아이폰, 아이패드, 안드로이드폰, 안드로이드패드, 전자책단말기(일부 기기 사용 불가), PC(Mac)
파일/용량 PDF(DRM) | 8.54MB ?
ISBN13 9791190014793

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소개 책소개 보이기/감추기

목차 목차 보이기/감추기

Chapter 01 설치
1. 아나콘다 설치
2. 파이썬 설치 확인
3. Visual Studio Code 설치
4. Visual Studio Code 설정
5. Hello AI
6. 텐서플로, 케라스 설치

Chapter 02 딥러닝 시작
1. 1에서 10까지 예측 모델 구하기
2. 101에서 110까지 구하기
3. 딥러닝 케라스의 기본 구조

Chapter 03 회귀 모델

Chapter 04 회귀 모델의 판별식
1. 회귀 모델의 판별식
2. 회귀 모델 추가 코딩
3. 함수형 모델

Chapter 05 앙상블
1. concatenate
2. Merge Layer

Chapter 06 회귀 모델 총정리
1. Sequential 모델
2. 함수형 모델
3. 앙상블 및 기타 모델

Chapter 07 RNN
1. RNN이란?
2. SimpleRNN
3. LSTM
4. GRU
5. Bidirectional
6. LSTM 레이어 연결

Chapter 08 케라스 모델의 파라미터들과 기타 기법들
1. verbose
2. EarlyStopping
3. TensorBoard
4. 모델의 Save
5. 모델의 Load

Chapter 09 RNN용 데이터 자르기
1. split 함수 만들기(다:1)
2. split 함수 만들기 2(다:다)
3. split 함수 만들기 3(다입력, 다:1)
4. split 함수 만들기 4(다입력, 다:다)
5. split 함수 만들기 5(다입력, 다:다 두 번째)
6. split_xy 함수 정리

Chapter 10 RNN 모델 정리
1. MLP DNN 모델 (다:1)
2. MLP RNN 모델 (다:1)
3. MLP RNN 모델 (다:다)
4. MLP RNN 모델 (다입력 다:1)
5. MLP DNN 모델 (다입력 다:1)
6. MLP DNN 모델 (다입력 다:다)
7. MLP DNN 모델 (다입력 다:다)
8. RNN 모델 (다입력 다:다 두 번째)
9. DNN 모델 (다입력 다:다 두 번째)
10. RNN 모델 (다입력 다:다 세 번째)
11. DNN 모델 (다입력 다:다 세 번째)

Chapter 11 KOSPI200 데이터를 이용한 삼성전자 주가 예측
1. 주가 데이터 수집
2. 데이터 저장
3. numpy를 pandas로 변경 후 저장
4. numpy 데이터 불러오기
5. DNN 구성하기
6. LSTM 구성하기
7. DNN 앙상블 구현하기
8. LSTM 앙상블 구현하기

저자 소개 (1명)

출판사 리뷰 출판사 리뷰 보이기/감추기

책에서는 독자들이 딥러닝을 함에 있어, 파이썬에 대한 매우 기초적인 지식을 가지고 있다는 전제하에 진행했다. 그리고 곧바로 케라스로 넘어가 인공지능 모델을 구현할 수 있도록 했다. 이 책은 데이터 사이언티스트가 되기 위한 기초 필독서보다는 쉽고 빠르게 배워서 원하는 인공지능 예측 모델을 만들어 정확도(accuracy)를 분석하고 예측(predict)하는 부분에 중점을 두었다.

인공지능 모델의 이론적인 부분은 가능한 배제하여, 쉽고 빠르게 기법을 익히고 곧바로 사용할 수 있는 실용성을 원하는 사람들에게 더 큰 도움이 될 것이다. 자동차를 운전하는 데 자동차 엔진 원리까지 이해할 필요는 없다. 엔진의 원리는 몰라도 운전 연습을 많이 하면 베스트 드라이버가 될 수 있듯이, 이 책을 통해 열심히 연습한다면 누구나 인공지능 분야의 베스트 드라이버가 될 수 있을 것이다.

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총 평점 9.3점 9.3 / 10.0

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