autoformer1 Transformer vs RNN: 시계열 데이터에 적합한 AI 모델 금융 시장 예측, 날씨 변화 예측, 주가 시세 분석, 센서 기반 예지 보수, 사용자 행동 패턴 분석 등 **시계열 데이터(time series data)**는 현대 산업 전반에 걸쳐 매우 중요한 역할을 차지하고 있습니다. 시계열 데이터는 시간 축을 따라 발생하는 연속된 데이터로, 일반적인 정적 데이터와 달리 순서 정보와 시간 간 의존성을 포함합니다. 따라서 이를 효과적으로 처리하기 위해서는 시간 축을 고려한 모델 구조가 필요합니다. 전통적으로 시계열 데이터를 다루기 위해 사용되어온 대표적인 AI 모델은 **RNN(Recurrent Neural Network)**입니다. RNN은 입력된 정보를 시퀀스 형태로 처리하며, 이전 시간 단계의 정보를 기억하고 다음 단계에 반영하는 구조를 가지고 있어 시계열 처리에.. 2025. 3. 27. 이전 1 다음
