시계열 데이터에 대한 LSTM의 적용 방법과 그 중요성을 다룹니다.
LSTM(Long Short-Term Memory) 모델의 기본 개념과 순서가 있는 데이터 처리 방식을 설명합니다.
내추럴 랭귀지 데이터의 순서 처리 방법에 대해 설명하고, LSTM의 활용 사례를 소개합니다.
모델을 학습시키고 최적의 파라미터를 찾는 과정에 대해 설명합니다.
훈련 데이터와 테스트 데이터를 분할하고 전처리하는 중요성을 강조합니다.
모델 성능 평가를 위한 크로스 밸리데이션 기법을 설명합니다.
학습된 모델의 파라미터를 저장하고 불러오는 방법을 다룹니다.
모델의 성능을 평가하기 위한 다양한 지표와 방법을 소개합니다.
