딥러닝으로 날씨 예측하기 -실습

안녕하세요! 공대남입니다.

 

이번 포스트에서는 딥러닝을 활용하여 날씨 예측 모델을 만드는 실습을 자세히 다루도록 하겠습니다. 딥러닝을 활용해 시계열 데이터를 학습하고, 이를 바탕으로 미래의 날씨를 예측하는 과정을 배워봅시다.

 

데이터 수집

가장 먼저 해야할 일은 예측에 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. 이번 실습에서는 공공데이터포털에서 제공하는 기상 데이터를 활용할 것입니다. '기온', '습도', '풍속' 등의 정보가 담긴 데이터를 다운로드 받습니다.

 

데이터 전처리

데이터를 다운로드 받은 후, 우리는 그 데이터를 모델이 이해할 수 있는 형태로 바꿔야 합니다. 이를 위해 필요한 전처리 과정은 다음과 같습니다.

 

1. 누락된 데이터 처리: 먼저, 데이터에 누락된 값이 있는지 확인하고, 이를 평균값 등으로 채워주거나 해당 데이터를 제거합니다.

2. 이상치 제거: 데이터에 이상치가 있다면, 이를 제거해주어야 합니다. 이상치란 평균적인 값 범위에서 크게 벗어난 값들을 의미합니다. 이상치는 모델 학습에 방해가 될 수 있습니다.

3. 데이터 정규화: 모델이 학습하기 쉽도록, 각 데이터의 범위를 일정하게 맞춰주는 과정입니다. 이는 Min-Max scaling 등의 방법으로 수행됩니다.

 

LSTM 모델 생성 및 학습

이제 전처리가 완료된 데이터를 가지고 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 만들고 학습시킬 차례입니다. LSTM은 시계열 데이터 처리에 특화된 딥러닝 알고리즘이며, 이전의 정보를 잘 기억하고 미래를 예측하는 능력을 가지고 있습니다.

 

from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense model = Sequential()

model.add(LSTM(50, input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2]))) model.add(Dense(1))

model.compile(loss='mae', optimizer='adam') # Fit network

history = model.fit(train_X, train_y, epochs=50, batch_size=72, validation_data=(test_X, test_y), verbose=2, shuffle=False)

위의 코드는 LSTM 모델을 생성하고, 학습시키는 과정을 보여줍니다.

 

모델 평가 및 예측

모델 학습이 완료되면 이제 테스트 데이터를 활용하여 모델을 평가하고, 미래의 날씨를 예측합니다. 이를 위해 다음과 같은 코드를 사용할 수 있습니다.

 

# make a prediction

yhat = model.predict(test_X)

이렇게 하면, 모델은 테스트 데이터를 바탕으로 미래의 기온을 예측하게 됩니다. 이 예측값을 실제 값과 비교하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다.

 

이상으로 '딥러닝으로 날씨 예측하기: 자세한 실습 편'을 마무리하겠습니다. 이번 실습을 통해 기상 데이터를 활용하여 딥러닝 모델을 학습시키고, 그 모델을 통해 미래의 날씨를 예측하는 방법을 배웠습니다. 다음 시간에는 다른 흥미로운 딥러닝 실습을 준비하고 있으니, 기대해주세요!