기계 학습에서 시퀀스 데이터 및 시퀀스 모델링 적용

순차 데이터는 시계열 데이터, 자연어 텍스트, 음성 등 시간적 또는 순차적 성격을 지닌 데이터의 일종입니다. 데이터 포인트의 순서는 기본 패턴이나 의미를 이해하는 데 중요합니다. 순차적 데이터를 처리하고 분석하기 위해 기계 학습 및 인공 지능에서 순차적 모델링 기술이 사용됩니다.

순차 모델에서는 특징을 추출하기 위해 데이터가 일련의 레이어를 통해 전달되고 처리됩니다. 이러한 레이어는 데이터 변환을 가능하게 하기 위해 특정 순서로 함께 쌓입니다. 첫 번째 레이어는 원본 입력 데이터를 수신하는 입력 레이어이고, 마지막 레이어는 최종 예측 또는 출력을 생성하는 출력 레이어입니다. 일반적으로 데이터를 처리하고 특징을 추출하기 위해 이들 사이에 하나 이상의 숨겨진 레이어가 있습니다. 이 순차 아키텍처를 통해 신경망은 데이터의 복잡한 관계를 점진적으로 학습 및 이해하고 정확한 예측 및 분류를 수행할 수 있습니다.

순차 데이터의 예

주가, 날씨 데이터, 센서 판독값 등 시계열 데이터는 일반적으로 일정한 간격으로 수집됩니다. 이 데이터가 수집되는 순서는 추세와 패턴을 이해하는 데 중요합니다.

책, 기사, 문장 등의 자연어 텍스트입니다. 단어와 문장의 순서는 텍스트의 의미와 맥락을 이해하는 데 중요합니다.

동영상 속 사물의 움직임과 동작을 이해하려면 동영상 프레임의 순서가 중요합니다.

의료 분야의 CT 스캔 시퀀스, MRI 이미지 또는 위성 이미지와 같은 이미지 시퀀스. 이미지의 순서는 시간이 지남에 따라 이미지가 어떻게 변하는지 이해하는 데 중요합니다.

몇 가지 널리 사용되는 순차 모델링 방법

• 반복 신경망(RNN)
• 장단기 기억망(LSTM)
• Gated Recurrent Unit(GRU)
• Transformers

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