2020년도 014번째 읽은 책 : 딥러닝으로 걷는 시계열 예측

제목 : 딥러닝으로 걷는 시계열 예측
지음 : 윤영선
출판사 : BJ Public
가격 : 24,000원
페이지 : p331
독서기간 : 2020년 03월 9일(월) ~ 2020년 03월 18일(수)

 

 

코로나19 바이러스가 나에게 준 선물 중에 하나는 시간이다.
강의하느라 공부할 시간이 부족했었다.
공부하고 싶었던 분야 중 하나 시계열 데이터 분석이다.

 

이 책은 대체로 쉽게 쓰여 졌다.
keras를 이용하기 때문에 코드도 복잡하지 않다.
빠르게 볼 수 있도록 구성하였다.

아쉬운 점은 코드나 설명에 가끔씩 오타가 있다는 것이다.

이 책을 가지고 공부하는 분들은 BJ Public 게시판에 공유하고 있는 오답노트를 참고하면서 코드를 진행해야 한다.

 

다음과 같이 구성되어 있다.
1. 설치
2. 딥러닝 시작
3. 회귀모델
4. 회귀모델의 판별식
5. 앙상블
6. 회귀모델 총정리
7. RNN
8. 케라스 모델의 파라미터들과 기타 기법들
9. RNN용 데이터 자르기
10. RNN 모델 정리
11. KOSPI 200 데이터를 이용한 삼성전자 주가 예측

 

시계열 데이터 분석을 위한 모든 내용이 기술된 것은 아니다.
딥러닝 기법을 이용해 시계열 데이터 분석을 어떻게 할 수 있는지 빠른 그림을 그려 주었다.

지금하고 있는 예측 업무에도 바로 적용할 예정이다.

 

하고 싶었던
여전히 어려운
꼭 해야 하는
시계열 데이터 분석에 발을 담근다.

 

이 과정에 도움을 주는 책을 만나 기쁘다.
누가 뭐래도 책을 쓴다는 것은 정말 어려운 일이다.
이 책의 저자에게도 감사한다.