Allen's 데이터 맛집

시계열 데이터를 다루기 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 모델에 대해 알아보겠습니다. LSTM 모델 이란? LSTM은 순환 신경망(RNN)의 한 종류로, 시퀀스 형태의 데이터를 처리하는 데 특화되어 있습니다. 시계열 데이터나 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활용되며, 특히 시간에 따른 패턴을 학습하여 예측하는 데 많이 사용됩니다. LSTM 모델의 장단점 장점: 1. 장기 의존성 학습: 장기적인 의존성을 학습할 수 있어 긴 시계열 데이터에 대해 효과적으로 패턴을 학습합니다. 2. 기억 셀: LSTM의 핵심 메커니즘인 기억 셀을 통해 중요한 정보를 오랫동안 기억하고 활용할 수 있습니다. 3. 다양한 활용성: 다양한 시계열 데이터 분석 및 예측에 적용 가능하며, 자연어 처리 등 다양한 ..

데이터는 일반적으로 정형 데이터(Structured)와 비정형 데이터(Unstructured)로 유형으로 나눌 수 있습니다 정형 데이터(Structured): 정형 데이터는 표 형식의 데이터로, 행과 열에 의해 구조화되어 있습니다. 이것은 주로 스프레드시트 형태로 표현됩니다. 예를 들어, 기업의 ERP 또는 CRM 시스템에서 생성되는 거래 데이터나 수요 예측 데이터는 정형 데이터의 좋은 예입니다. 이러한 데이터는 주로 EIA(Enterprise Information Architecture) 또는 ETL(Extract, Transform, Load)과 같은 도구를 사용하여 수집 및 처리됩니다. 비정형 데이터(Unstructured): 비정형 데이터는 형태나 구조가 정형화되지 않은 데이터로, 잠재적으로 가치..