시계열 데이터는 시간에 따라 변하는 데이터를 말합니다. 주가 예측, 기상 예보, 음성 인식, 소비자 수요 예측 등 많은 실생활 문제에서 시계열 데이터가 중요한 역할을 합니다. 이 같은 데이터는 시간이 흐름에 따라 서로 연관된 패턴을 보이므로, 순차 데이터를 잘 처리할 수 있는 모델이 필요합니다. 순환 신경망(RNN, Recurrent Neural Network)과 장단기 메모리(LSTM, Long Short-Term Memory)는 시계열 데이터를 효과적으로 다루는 대표적인 딥러닝 모델입니다. RNN은 시간의 흐름을 반영한 데이터 처리에 적합하지만, 긴 시퀀스 데이터를 처리할 때 장기 의존성 문제를 겪습니다. 이를 해결하기 위해 LSTM이 개발되었으며, 중요한 정보는 오래 기억하고 불필요한 정보는 잊을 ..
