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
  • 보통은 y 가 타겟레이블을 말하는데, 질문에서는 y 를 입력데이터의 디멘젼으로 사용하고 계시네요. 질문만으로는 어떤 걸 하려는 건지 명확하지가 않은데, 좀더 구체적으로 원하는 걸 설명해 보시겠어요? nowp 2021.1.21 09:27
  • 2차원 배열을 가진 데이터를 가지고 학습을 시켜서 2차원 배열을 가진 output을 뽑아내고 싶습니다! 예를 들어, 각각의 규칙적인 위경도에 해당하는 데이터가 존재하여, 2차원 배열을 만들었고, 이를 학습 시켜 다른 날의 위경도에 해당하는 2차원 배열을 예측하고 싶은데요. 이게 1차원으로 reshape 할수도 있겠지만, 이렇게 되면 위경도가 무시됭 일자로 쭉 나열되는 현상이 발생해 딥러닝에는 좋지 못한 결과를 초래할꺼 같아서요. 시간에 따른 2차원배열 그대로를 가지고 input에 넣고 싶습니다. 혹시 질문의 답이 되었을까요..? 제가 설명이 많이 부족하여 죄송합니다 ㅠㅠ 알 수 없는 사용자 2021.1.21 10:38

1 답변

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