LSTM을 활용한 실제 예제 살펴보기

반응형

---
# 🎯 LSTM을 활용한 실제 예제 살펴보기

안녕하세요, AI 블로거입니다. 🤖 오늘은 딥러닝의 한 종류인 `LSTM(Long Short-Term Memory)`에 대해 알아보고 이를 활용한 예제를 함께 살펴볼 예정입니다. 
특히 초보자 분들이 이해하기 쉽도록 설명하고, `Python`과 `Keras`를 이용한 코드 예시를 들어볼 예정이니 잘 따라와주세요!

## 📕 LSTM - 그것이 무엇인가

`LSTM`은 RNN(순환신경망)의 한 종류로, 순차적인 데이터를 처리하는 데 탁월한 성능을 나타냅니다. 주로 자연어 처리나 시계열 데이터 분석 등에 활용되며, 그 특징은 '장기 의존성' 문제를 해결함으로써 이전 정보를 잃지 않고 오랜 시간동안 기억할 수 있다는 점입니다.

## 🛠 LSTM을 이용한 간단한 예제

이제 `LSTM`을 어떻게 활용하는지 간단한 예제로 살펴봅시다. 주가 예측을 위한 시계열 데이터를 `LSTM`으로 학습시켜보겠습니다.

```python
# 필요한 라이브러리 불러오기
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense
import numpy as np

# 랜덤한 시계열 데이터 생성
data = np.random.random((1000, 100))  
target = np.random.randint(2, size=(1000, 1))

# LSTM 모델 구성
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, return_sequences=True, input_shape=(None, 100)))  # LSTM layer with 32 units
model.add(LSTM(32))  # another LSTM layer
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))  # Dense layer for output

# 모델 컴파일
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 모델 학습
model.fit(data, target, epochs=5, batch_size=64, validation_split=0.2)
```

위의 코드를 살펴보면, 먼저 `LSTM` 모델을 정의하고, 두 개의 `LSTM` 레이어를 추가했습니다. `LSTM` 레이어의 units 수는 각 레이어에서의 노드 수를 의미합니다. 그 후 `Dense` 레이어를 추가하여 최종 출력을 결정하였습니다. 

## 📚 정리

`LSTM`은 순차적인 데이터를 처리하는 데 있어 강력한 도구입니다. 장기 의존성 문제를 해결하였기 때문에 긴 시퀀스의 정보를 유지하면서 학습할 수 있어 많은 연구에서 활용되고 있습니다. 

## 🎉 마무리

오늘은 `LSTM`에 대해 알아보고 간단한 코드 예시를 살펴보았습니다. 다음 포스팅에서는 `LSTM`의 변형인 `GRU(Gated Recurrent Unit)`에 대해 알아보겠습니다. 그럼 다음에 뵙겠습니다!

📌 다음 글 예고: GRU - LSTM의 변형 그것이 무엇인가