[python] RNN을 사용한 시계열 데이터 처리

11 Dec 2023

python

인공 신경망은 다양한 종류의 데이터에 적용할 수 있는 강력한 도구입니다. 특히, 시계열 데이터 처리에 매우 유용하며, 이러한 데이터를 분석하고 예측하는 데 사용됩니다. 순환 신경망(RNN)은 이러한 시계열 데이터에 대한 모델링에 매우 효과적입니다.

이 블로그 게시물에서는 Python을 사용하여 RNN을 구현하고 시계열 데이터를 처리하는 방법을 소개하겠습니다.

시계열 데이터 이해

시계열 데이터는 일정 시간 간격으로 측정된 데이터의 연속입니다. 예를 들어, 주식 시장의 주가, 온도, 주가 지수 등이 있습니다. 이러한 데이터는 과거의 값에 따라 현재의 값을 예측하는 데 사용될 수 있습니다.

RNN의 이해

RNN은 순차적인 데이터에 강점을 가지고 있습니다. RNN은 이전 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 사용함으로써 순차적인 데이터의 패턴을 학습합니다. 이러한 특성은 시계열 데이터 처리에 매우 적합합니다.

Python을 사용한 RNN 구현

아래는 Python으로 간단한 RNN을 구현하는 예제 코드입니다. 이 예제는 Keras 라이브러리를 사용합니다.

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import SimpleRNN, Dense

# 입력 데이터 생성
data = np.array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])

# 입력 데이터를 RNN input 형태로 변환
n_steps = 3
X, y = list(), list()
for i in range(len(data)):
    end_ix = i + n_steps
    if end_ix > len(data)-1:
        break
    seq_x, seq_y = data[i:end_ix], data[end_ix]
    X.append(seq_x)
    y.append(seq_y)
X, y = np.array(X), np.array(y)
X = X.reshape((X.shape[0], X.shape[1], 1))

# RNN 모델 생성
model = Sequential()
model.add(SimpleRNN(50, activation='relu', input_shape=(n_steps, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 모델 학습
model.fit(X, y, epochs=200, verbose=0)

# 입력 값을 기반으로 다음 값을 예측
test_input = np.array([0.9, 1.0, 1.1])
test_input = test_input.reshape((1, n_steps, 1))
prediction = model.predict(test_input, verbose=0)
print(prediction)

위의 예제는 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9와 같은 간단한 입력 시계열 데이터를 사용하여 RNN 모델을 생성하고 테스트하는 예제입니다.

RNN을 사용하여 시계열 데이터를 처리하는 방법에 대한 이해를 더 하고 싶다면, 아래의 참고 자료를 읽어보세요.