시계열 데이터 개념부터 RNN의 활용 예제코드까지 A to Z
시계열 데이터는 시간의 흐름에 따라 변화하는 데이터로, 경제, 기후, 금융, 건강 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 주가, 기온, 환자 수, 매출과 같이 시간의 경과에 따른 변화 패턴을 분석하고 예측하는 것이 주요 목적입니다. 이번 글에서는 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 방법을 살펴보고, 시계열 데이터를 예측하는 데 효과적인 RNN(Recurrent Neural Network) 모델을 활용하여 주가 예측, 날씨 예측 등 다양한 응용 사례를 설명하겠습니다.1. 시계열 데이터란 무엇인가?**시계열 데이터(Time Series Data)**는 시간에 따라 발생하는 연속적인 데이터로, 일정한 간격으로 관측된 데이터를 의미합니다. 시계열 데이터는 일반적으로 시간순으로 정렬되어 있으며, 미래의 값을 예측하는 데 ..
2024. 11. 6.
