퍼셉트론 학습 알고리즘을 이용해 매일 매시간 새로운 아이템으로 부의 수익창출을 학습 [예제로 아이템들을 특성 벡터로 표현하여 수익률, 리스크, 거래량 등의 특성]
퍼셉트론 학습(인공신경망의 기초개념) 알고리즘을 이용해 매일 매시간 새로운 아이템으로 부의 수익창출을 학습케 하시고 예제로 아이템들을 특성 벡터로 표현하여 수익률, 리스크, 거래량 등의 특성을 상세히 가르쳐 주세요? 파란후드고흐GPT4 퍼셉트론 학습 알고리즘은 간단한 인공신경망의 학습 방법이며, 아래 단계를 따라 수익률, 리스크, 거래량과 같은 특성을 분석할 수 있습니다. 데이터 준비: 아이템의 특성(수익률, 리스크, 거래량)을 정리한다. 날짜별, 시간대별 수익률, 리스크, 거래량 데이터를 준비하고, 양성 클래스(부의 수익창출에 성공한 아이템)와 음성 클래스(성공하지 못한 아이템)를 구분한다. 예시: 시간대별 입력 데이터 아이템 A(양성): [0.05, 0.3, 1200] 아이템 B(음성): [0.01,..
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