시계열 데이터를 어떻게 처리하고 분석할 것인지에 대한 방법을 설명합니다.
필요한 데이터셋을 다운로드하는 방법과 경로 설정에 대해 다룹니다.
시계열 데이터의 전처리 과정과 필요한 라이브러리 사용법을 설명합니다.
시간에 따른 데이터의 사이클 패턴을 분석하는 방법을 설명합니다.
슬라이딩 윈도우 기법을 사용하여 데이터 패턴을 찾는 방법을 설명합니다.
LSTM(Long Short-Term Memory) 모델의 기본 개념과 구조에 대해 설명합니다.
모델 성능에 영향을 미치는 하이퍼파라미터 설정에 대해 설명합니다.
LSTM 모델을 훈련시키는 과정과 그 결과를 분석하는 방법을 설명합니다.
훈련된 모델의 성능을 평가하는 방법과 그 중요성을 강조합니다.
모델 훈련 후 결과를 시각적으로 확인하는 방법을 다룹니다.
