머신러닝 기법 종류에 대한 질문
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안녕하세요 딥러닝에 대해서 막 공부하고 있는 학생입니다.
제가 데이터 프레임을 통해서 시간에 따른 다양한 index를 가진 (X,Y)의 dimension을 가진 2차원 배열의 데이터를 만들었습니다. X가 시간에 관한 값이 되겟고, Y가 index의 개수가 되겠습니다. 이 형태를 그대로 가져와서 학습을 시킨 후에 똑같은 배열을 가지는 output을 추출하는 딥러닝이나 머신러닝 기법이 있을까요? 제가 현재 찾아보기로는 LSTM을 주로 보고 있는데, 제가 정확히 찾은게 아닐지 모르겠으나, 대부분의 LSTM은 multivariate value를 사용하거나 one value를 사용하여 output을 하나만 추출하는거 같더라구요.. (이 부분은 제가 아직 공부가 부족하여 정보가 없는 것일 수 있습니다...)
그래서 저 위에 언급한 대로 저와 같은 예시에 해당하는 딥러닝이나 머신러닝 기법을 알 수 있을까요?
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알 수 없는 사용자
1 답변
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이런 것이 질문이 좀 비슷한 것 같네요.
저도 직접 해본 경험은 별로 없는데, seq2seq 로 검색 시작해 보시면 어떨까 싶습니다. 번역이나... 그런 것과 비슷할 듯.
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