시계열데이터
What they don’t teach you about time series and predictions.. (시계열 및 예측에 대해 알려주지 않는 것들) 이전 직장에서 가장 도전적이었던 프로젝트 중 하나는 유럽의 BEV(배터리 전기 자동차) 시장 발전을 예측하는 것이었습니다. ML 분야의 대부분의 프로젝트와 마찬가지로, 이 프로젝트는 기술적 측면뿐만 아니라 도메인별 과제를 모두 안고 있었습니다. 제 경우에는 서로 관련이 있었습니다. 이 글의 주제인 […]
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해당 제목에 대한 내용은 기존에 올린 “Julia에서 시계열 데이터 처리 예제”들을 참조 하면됩니다. 여기서는 다중 프로세스로 Genetic Programming(GP)을 병렬처리 하는 방법을 보여 줍니다. 다중 프로세스가 train, test할 데이터는 SharedArray로 공유 합니다. 아래 모듈은 “/home/shpark/julia_test/exproptimizatoin/examples” 폴더 있다고 가정WS.jl : 연습용 데이터를 만드는 모듈 / 이 게시글에서는 WindowSlider 구조체만 사용함GP2.jl: Genetic Programming 적용 모듈아래에 소스를 게제 합니다.그리고
Julia에서 시계열 데이터 처리 예제 – 병렬처리 (with GP) Read More »
Julia에서 시계열 데이터 처리 예제 (2#2) 글에서 Genetic Programming 부분에서 grammar를 동적으로 생성 될 수 있게 구조를 바꾸었다. 이전 (#2/2) 에서는 grammar 작성시 입력되는 변수 예를 들어 x1,x2,..,x21을 미리 설정하였으나 이 버전에서는 입력되는 데이터를 읽어 데이터 계열 수 만큼 즉 변수 갯수 만큼 grammar에 들어가는 변수를 자동 생성 한다. 구현소스(Julia Notebook – html 버전)
Julia에서 시계열 데이터 처리 예제 (2#2) – 업그레이드 Read More »
ML Approaches for Time Series을 참조 했으며 해당 자료는 python으로 구현 되었다. 여기서는 Julia로 바꿔서 구현 하였다. 특히 Genetic Programming을 사용한 부분은 원 게시글에서 python “gplearn” 이라는 라이브러를 사용하여 회귀분석을 하였으나 여기서는 스탠포드에서 제공하는 “ExprOptimization”이라는 Julia용 package를 사용하여 구현 하였다. pyton Scikitlearn 부분은 Julia용 Scikilearn을 사용하여 동일하게 구현 하였다. python과 julia의 random number발생시 seed가 동일하고 랜덤넘버
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ML Approaches for Time Series 에서 파이썬으로 구성된 부분을 줄리아(Julia)로 다시 코딩 하고 테스트 해보는 것이 목적이다. 테스트 데이터를 생성하는 모듈과 2.Genetic programming:Symbolic Regrssion에 초점을 멎추어 Julia언어로 다시 코딩하고 테스트 해본다. 또 다른 목적은 ExprOptimization 줄리아 패키지를 사용해 보는 것도 포함되어 있다. Pyton코드를 Julia 코드로 변환한 예제가 아래 있으니 클릭하여 볼 수 있다. 예제보기
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