Mathpresso 머신 러닝 스터디 — 12. RNN(Recurrent Neural Nerwork)_1

이 글은 Mathpresso의 머신러닝 스터디 시리즈 중 12번째로, RNN(Recurrent Neural Network)의 기본 원리와 활용 분야를 소개합니다. RNN은 반복적이고 순차적인 데이터를 학습하는 데 특화된 인공신경망 모델로, 언어, 음성, 영상 등 다양한 분야에 적용될 수 있습니다.

글은 RNN의 구조를 기존 인공신경망과 비교하며 설명하고, 2부에서는 RNN의 실제 활용 방법에 대해 다룰 예정임을 예고합니다. 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서의 중요성을 강조하며, 순차 데이터의 특성을 이해하는 것이 RNN 학습의 핵심임을 시사합니다.