목차 Early Stopping Early Stopping 구현 Early Stopping 학습 과정에서 과적합을 방지하기 위해 학습을 조기에 중단하는 기법을 의미 모델이 일정 횟수 이상 학습을 진행하면서도 검증 성능이 개선되지 않는 경우, 학습을 중담함으로써 불필요한 학습을 방지하고 일반화 성능을 최적화할 수 있음 학습 초기에는 ...

목차 Scaler Scaler 종류와 특징 1) MinMaxScaler 2) MaxAbsScaler 3) StandardScaler 4) RobustScaler Scaler가 모델에 미치는 영향 Scaler 선택 가이드 Scaler 데이터 스케일링은 모델의 학습 ...

목차 Bidirectional RNN Bidirectional 추가 방법 Bidirectional RNN Bidirectional RNN은 일반적인 RNN의 확장으로 입력 시퀀스를 순방향과 역방향 두가지 방향으로 처리하여 더 자세한 컨텍스트 정보를 활용하는 구조다. 순방향 RNN: 시퀀스를 첫 번째 시점부터 마지막 시점까지 순서대로 처...

목차 RNN timeseries Dropout 추가 Dropout 추가 방법 RNN timeseries Dropout 추가 Dropout은 모델이 학습하는 과정에서 과적합을 방지하기 방법이다. 과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞춰져서 테스트 데이터나 새로운 데이터에 대한 일반화 성능이 떨어지는 것을 이야기한다. Dropout은 ...

목차 RNN timeseries Hyper parameters 튜닝 튜닝 방법 RNN timeseries Hyper parameters 튜닝 Hyper parameters 튜닝을 위해 사용할 것은 Optuna(https://optuna.readthedocs.io/en/stable/){:target=”_blank”}로 설치하는 방법은 p...

목차 RNN timeseries Seq2Seq 모델링 과정 RNN timeseries Seq2Seq Seq2Seq 모델은 RNN을 기반으로 하는 모델로 시계열 예측과 같은 순차적 데이터를 처리하는데 효과적 Seq2Seq 모델은 크게 두 부분으로 나눌 수 있음 Encoder 입력 시퀀스를 받아 hidden sta...

목차 RNN timeseries 모델링 과정 RNN timeseries n개의 column을 갖는 timeseries 형태의 데이터를 예측하는 RNN 모델을 만드는 과정 직전 window size개의 정보를 이용해서 이후 t개의 시점을 예측하는 many-to-many 방식 모델링 과정 0) 필요한 라이브러리 import import ...

목차 문제 및 해결 방법 문제 및 해결 방법 All stable feature flags must be enabled after completing an upgrade. 라는 경고창을 확인했다. 그래서 sudo rabbitmqctl list_feature_flags 명령어를 통해서 feature_flag를 확인해봤다. 그랬더니 몇 가지 f...