RNN을 활용한 코로나 예측 프로젝트 진행 후기

코로나 예측 프로젝트

 

안녕하세요, 저는 RNN을 활용한 코로나 예측 프로젝트를 진행하며 많은 것을 배웠습니다.

이번 게시물에서는 제가 경험한 프로젝트에 대해 소개하겠습니다.

우선 RNN(Recurrent Neural Network)은 순환 신경망으로, 시퀀스 데이터를 처리하는데 적합한 딥러닝 모델입니다.

이전 단계의 정보를 다음 단계로 전달할 수 있는 구조를 가지며, 자연어 처리와 같은 분야에서 널리 사용됩니다.

 

 

자연어 처리

자연어 처리란 인간이 사용하는 자연어를 컴퓨터 프로그램이 이해하고 처리하는 기술입니다.

이를 통해 컴퓨터는 사람과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 처리할 수 있습니다.

유명한 예로

구글 번역, 음성인식 등이 존재합니다.

---

프로젝트 진행과정

 

우선, 프로젝트를 진행하기 전에 데이터 처리 과정이 필요했습니다.

1일차부터 100일차까지의 학습 데이터와 정답 데이터를 정제하여 모델 학습에 사용할 수 있도록 만들었습니다.

이 과정에서 Pandas와 Numpy 등 파이썬 라이브러리를 사용하여 데이터를 처리하였습니다.

 

다음으로, 모델 구축 단계에서는 RNN을 사용하여 시퀀스 데이터를 다룰 수 있는 모델을 만들었습니다.

이렇게 구현한 모델을 통해 1일차부터 99일차까지의 데이터를 학습시킨 후,

이를 바탕으로 100일차 데이터를 예측하였습니다.

하지만, 처음 예측한 값과 실제 데이터의 차이가 있었습니다.

이를 수정하는 과정에서 오차 역전파 알고리즘을 이용하여 모델을 수정하였습니다.

이 과정을 반복하여 오차를 최소화하고 모델을 정교화시키면서,

최종적으로 100일차까지의 데이터를 예측하는 모델을 만들었습니다.

 

 

이번 프로젝트에서는 문제 해결 능력에 대해 많은 경험을 쌓았습니다.

예측 정확도를 높이기 위해 어떤 모델을 만들어야 할지, 어떻게 하면 오차를 최소화할 수 있는지 등 여러 문제를 직면하였습니다.

이러한 문제들을 해결하면서 많은 것을 배웠습니다.

또한, 이번 프로젝트를 통해 다른 분야와의 연계성을 느낄 수 있었습니다.

예를 들어, 헬스케어, 정치, 경제 등 다양한 분야에서도 인공지능 기술이 어떻게 적용될 수 있는지를 알아보았습니다.

이를 통해 개방적 사고와 융합적 지식을 함양하는 데 더욱 노력하게 되었습니다.

새로운 기술과 도전에 대한 열정을 가지고 있는 분이라면,

RNN을 활용한 코로나 예측 프로젝트는 좋은 시작점이 될 수 있을 것입니다.

많은 것을 배우고 성장할 수 있기 때문입니다.

이번 프로젝트에서 배운 것들이 앞으로의 도전에서도 큰 도움이 될 것입니다.

 

본 포스팅은 https://www.youtube.com/watch?v=y-oJYSoUNyI 를 바탕으로 제작함