내추럴 랭귀지 프로세싱(NLP)
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NLP의 기본 개념과 응용에 대해 설명하며, LSTM과 트랜스포머를 활용한 데이터 처리 방법을 다룹니다.
LSTM(Long Short-Term Memory) 모델을 사용하여 시퀀스 데이터를 처리하는 방법에 대해 설명합니다.
트랜스포머 모델의 구조와 타임시리즈 데이터에 대한 적용 방법을 소개합니다.
다양한 데이터셋에 따라 적합한 태스크와 모델 선택의 중요성을 강조합니다.
모델 학습 전 데이터 전처리 과정의 중요성을 설명하며, 필요한 라이브러리와 사용법을 소개합니다.
타임시리즈 데이터의 특성과 분석 방법에 대해 설명하고, 예측 문제를 다룹니다.
트랜스포머 모델에서 포지션 인코딩을 사용하는 방법과 그 중요성을 설명합니다.
모델 훈련 및 테스트 과정에서의 데이터 분할 및 평가 방법에 대해 설명합니다.
훈련된 모델의 성능을 평가하는 방법과 결과 해석에 대해 논의합니다.
주가 예측을 위한 모델 구축 과정을 설명하며, 실제 데이터셋을 활용한 실습을 다룹니다.
