Infomation 썸네일형 리스트형 데이터 기반 개인용 주가 예측 통할까? 외국인이 살때 사고 기관이 팔 때 판다?개미들의 주식 투자전략은 보통 '감', 좋게 말하면 직관에 의존한다. 데이터 기반 주식 투자는 애널리스타가 아닌 개미들이 쉽게 넘볼 수 없는 영역이었다.이런 가운데 20년 동안 쌓아온 주가 데이터를 기반으로 자신이 산 주식이 5일 동안 얼마나 오를지 예측해 주는 서비스가 그것도 무료로 제공되고 있어 주목된다.모바일 솔루션 전문 업체 티그레이프가 지난 3월 공개한 모바일 앱 '핑거스톡(Finger Stock)'이 그것이다. 핑거스톡은 기존 주가 등락율을 통해 매수, 유지, 매도를 분석한 예측결과를 제공한다. 적용된 예측방법은 기계학습(Machine Learning)을 통한 분석이다. 기계학습은 과거 데이터 흐름을 보고 훈련과정을 통해서 앞으로를 예측하는 방법이다.. 더보기 App framework http://framework7.io/ https://www.xamarin.com 더보기 Word2Vec ) Java자바를 위한 딥 러닝 http://deeplearning4j.org/kr-word2vec 더보기 open DataSet https://www.data.go.kr 더보기 Online Machine Learning software and datasets Online Machine Learning software and datasetsEach of the following provide source code and data to accompany examples discussed in the textbook Machine Learning.Neural network learning to recognize faces (example from Chapter 4)Bayesian learning for classifying netnews text articles (example from Chapter 6)Decision tree code (to accompany Chapter 3)This code and data is made available free of ch.. 더보기 Java Machine Learning http://machinelearningmastery.com/java-machine-learning/ Are you a Java programmer and looking to get started or practice machine learning?Writing programs that make use of machine learning is the best way to learn machine learning. You can write the algorithms yourself from scratch, but you can make a lot more progress if you leverage an existing open source library.In this post you will discov.. 더보기 오늘 당장 딥러닝 실험하기_slideshare 더보기 프로그래밍 언어별 딥러닝 라이브러리 정리 http://aikorea.org/blog/dl-libraries/프로그래밍 언어별 딥러닝 라이브러리 정리AI Korea Open 그룹에서도 라이브러리에 관한 투표가 있었고, 많은 분들이 관심있어할 만한 부분이라 생각해서 한 번 정리해 봤습니다! (AI Korea Open 그룹의 투표 결과)Python요즘 뜨는 언어답게, 대부분의 라이브러리들이 빠른 속도로 업데이트되며 새로운 기능이 계속 추가되고 있다.Theano - 수식 및 행렬 연산을 쉽게 만들어주는 파이썬 라이브러리. 딥러닝 알고리즘을 파이썬으로 쉽게 구현할 수 있도록 해주는데, Theano 기반 위에 얹어서 더 사용하기 쉽게 구현된 여러 라이브러리가 있다.Keras - Theano 기반이지만 Torch처럼 모듈화가 잘 되어 있어서 사용하기 쉽고 .. 더보기 머신러닝 개발자 _ 강의자료 더보기 Which GPU for Deep Learning? 요약번역 + @여러개의 GPU를 써야 할까?여러개의 GPU를 한 컴퓨터에서 사용함. 40Gbit/s 의 통신속도를 가짐.DNN을 여러개의 GPU에서 분산처리하는게 매우 어려운데 비해 스피드업은 그다지 빠르지 않음단, Data parallel에서 그치지 않고 Model parallel을 통하면 성능향상을 볼 수 있음멀티 GPU의 사용은 복잡한 네트워크와 거대한 데이터가 있어야 의미가 있는데 대기업이 아닌이상 이정도의 데이터를 확보하기 힘듦하지만 멀티 GPU를 사용한다면 동시에 여러 알고리즘을 각각의 GPU에서 실험할 수 있다는 장점이 있음10-15GB 이하의 작은 데이터셋을 사용한다면, 싱글 GPU로 충분함단, CNN은 weight sharing 때문에 data parallel이 가능해서 멀티 GPU가 유.. 더보기 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
