프로젝트, 2022.10

수요예측 알고리즘 경량화 및 서비스 구현

부산대학교 학부 졸업과제로, 주가 시계열을 예측하는 딥러닝 모델을 만들고 이를 가볍게 줄여 웹 서비스로 내놓는 것이 목표였다. 삼성전자 2019~2022 주가 데이터로 CNN-LSTM 회귀 모델과 Time2Vec 기반 Transformer 3분류(Down/Place/Up) 모델을 구현했고, Transformer를 Teacher, CNN을 Student로 두는 Knowledge Distillation으로 경량화했다. 웹 서비스는 React-query와 네이버 검색어 트렌드 API로 구성했다. 서준호는 3인 팀(어쩔컴퓨터)의 결과보고서 제1저자다. 보고서는 Distillation을 적용한 Student가 단독 학습한 Student보다 정확도가 약 50% 올랐고 Teacher보다 약 8배 빠르다고 적었다.

발표처·기관

부산대학교 졸업과제

내 역할

보고서 제1저자

상태

완료

Knowledge Distillation 경량화, 보고서 기준 정확도 약 50% 상승·약 8배 빠름