결론부터 말하면 6만원짜리 엔비디아 GT 730 으로도 가능하다


심지어 GT 730이 없어도 가능하다


램8기가 + G2020 에서도 가능했다


단 1에포크가 1시간 22분 나옴


GT 730 달으면 22분으로 단축


데이터는 


변수 5만 개

개체 5만 개


통계청 상공회의소 금융감독원 등등 모든 데이터를 수집해서 주가예측을 해 봄


5만X5만 자료로 석 달 동안 최대 4% 달성


근데, 주사위 던져서 찍어도 이론상 2%는 나옴 (주가예측 구간이 50구간 이라서 1/50=0.02)


석 달 동안 0%에서 4%가 나왔으므로 장비만 투자하면 98%가 달성될 것 같으나,


에포크 100 돌려도 과적합만 됨, 더이상 발전이 없음



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다른 말로 과적합이 된다면 데이터에 문제가 있다는 거임


딥러닝이 과적합 될 때 한 가지 해결 방법은 학습의 조기종료도 있음


조기종료 에포크가 대충 20에포크 정도 됨


이말은, 딥러닝을 무적권 오래 돌린다고 되는게 아니고 10~20에포크 정도에서도 예측이 가능하다는 거임


공부 때에는 원래 잘되는 데이터만 가지고 놀기에 딥러닝에 대해 잘못된 환상이 심어질 수 있음


실전에서는 안되는 데이터가 태반


안되는 원인은 표본추출을 제대로 못 한게 가장 큰 원인