안녕하세요 가야태자 @talkit 입니다.

오늘은 이론 공부를 조금 하겠습니다.

다음에 트랜스포머 모델도 좀 이론적인 배이스를 가져야할 것 같습니다.

제가 하고 싶은 것은 아스라다(사이버 포뮬러의 인공지능)라는 인공지능 완전 자율 주행 보조 장치를 만드는게 어릴적부터 꿈이었습니다. ^^

그런데, 일단 내가 짠 인공지능으로 컴퓨터와 대화를 해보자.

여기서 본게 두가지 모델입니다. LLM과 트랜스포머 모델이네요.

그런데 엉뚱하게도 저희 회사는 날씨를 다룹니다.

그래서 시계열 모델이 필요하네요.

그래서 알아본 것이 LSTM 입니다.

여기 부터는 제글이 아닙니다. T.T

Chat GPT의 LTSM 설명

LSTM(Long Short-Term Memory)은 시계열 데이터나 순차적인 데이터(예: 텍스트, 주식 가격, 날씨 데이터 등)에서 매우 좋은 성능을 발휘하는 딥러닝 모델입니다. LSTM은 특히 데이터의 순서가 중요한 경우에 효과적입니다.

1. LSTM이 무엇인가요?

LSTM은 RNN(Recurrent Neural Network)의 한 종류입니다. RNN은 데이터를 순차적으로 처리하여 이전 상태의 정보를 기억하며 새로운 입력을 처리하는데, RNN의 단점은 긴 시퀀스를 처리할 때 정보가 점차 희미해지거나 사라진다는 것입니다. 이를 장기 의존성 문제라고 합니다.

LSTM은 이러한 문제를 해결하기 위해 고안되었습니다. LSTM은 데이터의 흐름을 특별한 구조(셀 상태)와 게이트를 통해 조절하여 중요한 정보는 오랫동안 기억하고, 필요 없는 정보는 잊어버릴 수 있는 구조를 가지고 있습니다.

2. LSTM의 구조

LSTM은 세 가지 주요 게이트로 이루어져 있습니다:

입력 게이트(Input Gate): 새로운 정보를 기억할지 결정합니다. 입력된 데이터를 셀 상태에 얼마나 반영할지 조절합니다.
망각 게이트(Forget Gate): 이전의 정보를 얼마나 잊을지 결정합니다. 예전 정보 중에서 더 이상 필요 없는 정보는 잊어버립니다.
출력 게이트(Output Gate): 현재의 셀 상태를 바탕으로 어떤 값을 출력할지 결정합니다.
LSTM은 셀 상태(Cell State)라는 중요한 메모리 라인을 가지고 있는데, 이 셀 상태는 시퀀스를 따라 정보를 저장하고 전달합니다. 게이트들은 이 셀 상태가 어떤 정보를 기억하고, 어떤 정보를 잊을지를 결정하여 오랫동안 중요한 정보를 기억할 수 있게 합니다.

3. LSTM이 어떻게 작동하나요?

입력 데이터를 받음: 예를 들어, 날씨 예측을 위한 온도, 습도 등의 데이터를 받습니다.
셀 상태 업데이트: 망각 게이트를 통해 이전의 불필요한 정보를 잊고, 입력 게이트를 통해 새로운 정보를 셀 상태에 반영합니다.
출력 결정: 출력 게이트가 현재의 정보를 기반으로 다음 단계로 전달할 데이터를 결정합니다.
이러한 과정이 시퀀스 데이터의 각 시간 단계에서 반복됩니다. LSTM은 데이터의 순차적 특성을 잘 반영하여, 이전 단계에서 학습한 정보를 다음 단계에 전달합니다.

4. 왜 LSTM이 좋은가요?

장기 기억: LSTM은 중요한 정보를 오랫동안 기억할 수 있어, 긴 시퀀스 데이터를 처리할 때도 이전 정보가 유용하게 활용됩니다. 예를 들어, 주식 데이터를 예측할 때, 오래전의 추세도 중요한 경우가 많습니다.
순차적인 데이터 처리: 텍스트 데이터나 음성 데이터처럼 순서가 중요한 데이터에 매우 적합합니다. 예를 들어, 텍스트에서 문장의 의미를 이해하려면 단어의 순서가 중요하죠.

5. LSTM의 응용 분야

LSTM은 순차적인 데이터를 처리하는데 탁월하여 다음과 같은 분야에서 자주 사용됩니다:

자연어 처리(NLP): 텍스트 번역, 문장 생성, 감정 분석 등.
시계열 예측: 주가 예측, 날씨 예측, 센서 데이터 분석 등.
음성 인식: 음성을 텍스트로 변환하거나 감정을 분석하는 작업.
비디오 분석: 영상에서 객체의 동작을 분석하거나 예측.

6. LSTM이 잘하는 일과 한계

장점: LSTM은 순차적인 데이터를 처리하는 데 매우 강력하며, 데이터의 흐름에서 중요한 정보를 유지하고, 장기적인 의존성을 처리할 수 있습니다.
한계: LSTM은 복잡한 구조 때문에 계산 비용이 큽니다. 또한 아주 긴 시퀀스에서는 여전히 처리 속도가 느려질 수 있습니다. 이를 개선하기 위해 나온 모델이 GRU(Gated Recurrent Unit)나 Transformer 같은 더 새로운 모델입니다.

한 줄 요약

LSTM은 중요한 정보를 기억하고, 필요 없는 정보를 잊으면서 순차적인 데이터를 잘 처리하는 딥러닝 모델입니다. 시계열 데이터나 텍스트 분석에서 매우 강력한 성능을 발휘합니다.

여기까지가 ChatGPT가 알려 준겁니다.

가야태자 주석

날씨 같은 시계열 데이터만 생각했는데, 오 자연어 처리와 음성인식도 할수 있다고 하니 고무적입니다.

제가 하고 싶은건 다할 수 있네요 ^^

회사에서 하는 날씨도 관심있는 개인비서 AI도 만들 수 있을 것 같습니다.

저기다가 LLM을 포함시키면 ^^

제가 원하는 인공지는은 될테고, 요원한 꿈이긴 하지만, 자동차와 인터페이스하면, 완전자율주행 보조장치 AI도 ^^ 꿈이 아닐 것 같습니다.

앞으로 인공지능을 즐겁게 해볼 수 있을 것 같습니다.

감사합니다.

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