08.07 CLASS HW (RNN과 LSTM)

1. RNN이란?

순환 신경망(Recurrent neural network, RNN)은 인공 신경망의 한 종류로, 유닛간의 연결이 순환적으로 연결되어 있다. 이러한 구조는 신경망 내부에 정보를 저장하며, 과거의 데이터들을 바탕으로 현재의 데이터, 그리고 미래의 데이터까지 예측하는 프로그램을 만들 수 있게 해준다.  그러나 문장이 길어질 경우 맥락을 따라잡지 못하는 한계가 있었다. 

2. LSTM이란?

중장기 기억 메모리(Long-short term memory, LSTM)은 위의 장기 의존성 문제를 해결한 RNN의 한 종류이다. 이는 시계열(시간)에 따른 변화를 예측하는 알고리즘을 짜는데 유용하게 사용된다. 

 

3. 어디에 활용될까?

1) 대표적으로 LSTM을 통해 YFINANCE에서 금융 시계열 데이터를 받아 다양한 기업의 주가를 예측해볼 수 있다. 

2) 예측이 필요한 농산물 가격 예측 시스템, 기업 신용도 평가 시스템, 불법주정차 단속 예측 모델링, 항구나 공항의 물류이동량 예측, 기상정보 예측, 교통량 예측 등 생활적인 부분에서도 다방면에서 유용하게 쓰이는 것을 볼 수 있다.