시계열 데이터 2

순환 신경망(Recrurrent Neural Network, RNN)

순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 시계열 데이터 및 순차적 데이터를 처리하기 위한 신경망이전 시간 단계의 정보를 현재 시간 단계로 전달하여 시퀀스 패턴을 학습 주식 가격 예측, 날씨 예측, 텍스트 생성 등에 적합  동작 원리순환 구조 : 입력 데이터와 이전 은닉 상태(hidden state)를 받아 현재 은닉 상태를 출력가중치 공유 : 모든 시간 단계에서 동일한 가중치를 사용하여 계산역전파(BPTT, Backpropagation Through Time)을 통해 학습 진행→ 과거의 정보가 너무 오래되면 영향을 거의 미치지 못하는 장기 의존성 문제(long-term dependency problem) 발생기울기 소실(Vanishing Gradient) 문제RNN의 역전파 과..

⊢ DeepLearning 2025.03.20

시계열 데이터

시계열 데이터   시간의 흐름에 따라 연속적으로 측정된 데이터특정 시점의 데이터가 이전 시간 데이터의 영향을 받아 생성되는 특성을 가짐   주식 데이터 시간의 흐름에 따라 변화하는 주가 정보를 담고 있으며, 오늘의 주식 가격은 어제, 그제, 그리고 그 이전의 가격 흐름에 영향을 받아 결정됨 이전 데이터가 현재 데이터에 미치는 영향을 분석하여, 미래 주가를 예측 가능→ 주식 시장에서의 투자 결정과 리스크 관리를 위한 중요한 도구로 활용  • 과거 데이터를 분석하여 시장 트렌드와 주가 변동 패턴을 파악 • 머신러닝 모델로 주가 예측  문장 데이터 (자연어 데이터) 자연어로 표현된 데이터특정 단어 또는 문장이 앞뒤 맥락에 영향을 받아 의미가 완성됨예: '수빈이는 쿠붕이를 좋아해'라는 문장에서 '좋아해'라는 ..

Z.PROJ 2025.01.04
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