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삼성전자 주가 예측: LSTM 신경망을 활용한 접근 (확장판)

모델 재사용성: 기존 모델 불러오기와 새 모델 훈련금융 시장의 빠른 변화에 효과적으로 대응하기 위해서는 머신 러닝 모델의 효율적인 관리와 재사용이 중요합니다. 이미 훈련된 모델을 저장하고 재사용하는 기능은 불필요한 자원 소모를 줄이고, 더 빠르게 예측 결과를 도출할 수 있게 합니다.모델 불러오기만약 samsung_stock_model.h5 파일이 존재하면, load_model 함수를 사용하여 저장된 모델을 불러옵니다. 이 접근 방법은 계산 비용을 크게 절감하며, 일관된 예측 결과를 제공합니다. 이미 검증된 모델을 재사용함으로써, 새로운 데이터에 대한 신속한 예측이 가능해집니다.if os.path.exists(model_path): print("Loading existing model...") ..

IT/금융 2024.04.26
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arima, LSTM, opendart, tensorflow, 브로드캐스트, 유니캐스트, 파이선, Python, 파이션, Quandl, Ai, 삼성전자, FinanceDataReader, OpenCV, ChatGPT, openai, unity, 네트워크, 주식, 라즈베리파이,

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