각종 센서로부터 측정되는 데이터는 시간의 흐름에 따라 변화하며, 다양한 노이즈와 결측치가 포함될 수 있어 처리에 어려움이 있다. 본 강좌에서는 시계열 데이터의 특징에 대해 살펴보고, 이를 딥러닝에 적용하기 위해 어떤 처리가 필요한지 살펴본다. 이와 함께, 시계열 데이터의 처리를 위해 (Convolutional Layer, LSTM Layer 등을 활용하여) 네트워크 구조를 형성하고, 조정하는 방법에 대해 간략히 다룰 예정이다.
 

• Signal processing
• Deep learning
• Network structure
• LSTM layers
• Series data

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