시계열 예측은 금융, 보건, 물류 등 다양한 분야에서 필수적인 역할을 합니다. 전통적인 통계적 방법들이 ARIMA와 지수평활법 같은 방법들은 우리에게 많은 도움을 주었지만, 데이터 내의 복잡한 비선형 관계를 포착하는 데에는 한계가 있습니다. 이러한 문제를 해결할 수 있는 강력한 도구로 순환 신경망(RNNs)이 등장했습니다. RNN은 복잡한 시간에 따른 현상을 모델링하기 위한 강력한 도구를 제공합니다. 본 글은 RNN을 이용한 시계열 예측에 대한 포괄적인 가이드를 목표로 하며, 환경 설정부터 RNN 모델 구축 및 평가에 이르기까지 모든 것을 다룹니다. 본론 시계열 예측을 위한 RNN 활용 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 먼저, Python 환경을 설정해야 합니다. Python이 설치되어 있지 않다면, ..