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1. 들어가며앞선 강의에서 순환 신경망(RNN)의 개념을 배웠습니다. 하지만 RNN에는 장기 의존성 문제(long-term dependency) 라는 한계가 있습니다.즉, 문장이 길어지거나 시퀀스 데이터가 길어질수록 앞쪽 정보를 뒤쪽에서 잘 기억하지 못한다는 것이죠.이를 해결하기 위해 고안된 것이 바로 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크입니다. LSTM은 정보를 오랫동안 기억할 수 있도록 특별한 구조를 가지고 있어, 텍스트, 음성, 시계열 데이터 분석 등에서 널리 활용됩니다.2. LSTM의 핵심 아이디어LSTM은 RNN 구조에 **게이트(gate)**라는 장치를 추가한 모델입니다.게이트는 마치 “필터”처럼 어떤 정보를 기억할지, 잊을지를 결정합니다.Forget Gate (망각 게..

1. 신경망(Neural Network) 복습신경망은 여러 개의 뉴런(Neuron) 이 층(Layer) 형태로 연결된 구조입니다.데이터가 입력층(Input Layer) → 은닉층(Hidden Layer) → 출력층(Output Layer) 을 거치며 점차 복잡한 패턴을 학습합니다.1.1 신경망의 주요 요소가중치(Weight): 입력 데이터의 중요도를 조절활성화 함수(Activation Function): 뉴런이 출력을 낼지 결정 (ReLU, Sigmoid 등)손실 함수(Loss Function): 예측값과 실제값 차이를 측정옵티마이저(Optimizer): 가중치를 조정해 손실을 최소화 (SGD, Adam 등)2. 왜 신경망을 쓰는가?머신러닝 전통 기법은 사람이 특징을 직접 뽑아야 했습니다.반면 신경망은 ..