배워가는블로거

■ [Ai] Prophet 적용 #2 - 실제 데이터로 예측하기 지난 포스팅을 통해 삼성전자의 주식 데이터를 구했었습니다. 그럼 이 삼성전자의 주식데이터를 바탕으로 실제 예측을 해보겠습니다. 앞서 Prophet 튜토리얼을 진행하며 블로그 방문자수 데이터를 바탕으로 다양한 피쳐들을 적용시키면서 저만의 모델을 만들었는데요. 이 모델이 주식데이터 예측에도 잘 사용될 수 있을지 확인해보겠습니다. 이번 포스팅에서는 단순히 데이터를 입력하여 앞으로의 결과를 예측해보고, 간단하게 결과를 분석해보겠습니다. 모델에 대한 튜닝 및 다른 피쳐 적용 등은 그 이후 포스팅에서 진행 예정입니다. ● 주식 데이터 입력 지난 포스팅에서 삼성전자의 주가 데이터를 구했었습니다. 자세한 내용은 아래 포스팅을 참고하시면 되겠습니다.http..

■ [Ai] Prophet Tutorial #7 - Outliers 오늘은 Prophet 7번째 포스팅입니다. 주제는 Outliers입니다.https://facebook.github.io/prophet/docs/outliers.html Outliers를 다루는 방법에 대해 살펴보도록 하겠습니다. Outliers는 크게 2가지 경우에서 적용할 수 있습니다. 먼저 첫 번째 경우는 docs의 예제를 통해 살펴보겠습니다. ● Outliers (1) 먼저 위와 같은 예측 그래프가 있다고 합시다. Prophet의 예측이 정확한 것 같지만, 끝지점에 보이는 Uncertainty Intervals의 크기가 너무 크게 설정이 되어있습니다. 이유는 2010년의 너무 간격이 큰 데이터 값으로 인해 후대의 예측 값까지 지속적..

■ [Ai] Prophet Tutorial #2 - Saturating Forecasts오늘은 Prophet의 두 번째 튜토리얼은 진행해보겠습니다. 오늘의 주제는 Saturating Forecasts 입니다.https://facebook.github.io/prophet/docs/saturating_forecasts.html ● Saturating Forecasts Prophet의 Logistic growth를 사용하여 트렌드를 예측을 할 때, 그 예측치의 최대 상한값과 하한값을 제어하고자 할 때 사용합니다. Prophet은 Linear한 모델을 사용하기 때문에 이를 제어하지 않는다면 해당 카테고리의 최대 사이즈를 넘을 수 있기 때문입니다. 전체 시장 크기, 전체 인구 수 등 이미 정해진 최대치를 넘어설 ..

■ [Ai] Prophet Tutorial #1 - Installation & Quick Start 오늘은 지난포스팅에 이어 Prophet을 좀 더 자세히 살펴보도록 하겠습니다. https://facebook.github.io/prophet/docs/installation.html 여기 있는 문서를 참고로 한 번 tutorial을 진행해보려고 합니다. Jupyter notebook을 사용하여 Python언어를 사용할 예정입니다.Jupyter notebook은 아래 링크를 참고하셔서 설치하시면 됩니다.http://jupyter.org/install Jupyter notebook, Python이 설치가 완료되었다면 이제 Prophet을 정말로 시작해보도록 하겠습니다. ● Install Prophet을 설치하..