딥러닝 가격 예측 질문입니다.

Question

과거 질문을 아직도 벗어나지 못하고 다시 질문을 합니다 ㅠ과거의 가격들을 통해 미래 가격을 예측하려 하는데도움을 통해, keras의 LSTM신경망을 활용하여 시계열 분석, 예측하면 된다는 것은 알겠지만몇 안되는 예측 예제들을 보면 그것은 과거 가격의 추세를 통해 예측하는 것이 아닌여러 독립 변수들을 통해 나온 값을 예측하고 있습니다.부동산이라면 밀도, 환경 등의 요인이 들어가 있고대기 상태를 예측한다면 일산화탄소, 이산화질소등의 변수를 받아 예측하고 있습니다.이런것이 아닌 과거부터 쌓여온 많은 데이터와 예측한 값을 이후 실제값과 비교하여 오차교정학습이 가능하다고 하면 예측하는 모듈 개발이 가능할까요?예를 들어 1000개의 값이 들어있는 데이터를 읽어 1001부터 1010의 값을 예측 가능한지,예측 한 후 예측한 1001~1010값과 실제 값의 비교후 교정이 가능한지, 그리고 딥러닝을 공부하면서 든 의구심은 '학습'에 관한 것인데프로그램을 실행하여 값을 받고 난 후재 요청시 이미 학습된 값이라면 바로바로 받아지는 건가요?또한 1000개씩 100개의 분류된 데이터들을 각각 예측한다고 할 때,처음 예측이후 나머지 99는 결과값은 학습되었기 때문에 바로 도출되는지,처음 1000개를 통해 10개를 예측한 것이 다음 1000개를 불러 다음 10개를 예측할때 영향을 주는지궁금합니다.

아무르 · Answer

컴퓨터에 의한 딥러닝 계산결과라고 반드시 신뢰할만하거나 정확하다고 믿고 싶은 본인의 생각에 대해서 다시 검토해 보기를 바라며, 일반적으로 어떤 장래 전망을 예측할 때는 그러한 전망에 영향을 줄수있는 모든 조건들을 고려하는 것은 타당하며, 컴퓨터가 아닌 사람도 장래 전망을 예측하는 것 자체가 믿을 만한 것인가에 대하여는 별 문제로하고 불가능한 것이 아닙니다.

딥러닝 가격 예측 질문입니다.

1개의 답변

Q&A 목록