왜 시퀀스 모델인가?

시퀀스(Sequence)

• 시퀀스는 연속된 데이터의 집합을 의미하며, 시간적 또는 순차적 순서를 가진 데이터를 나타낸다.
• 시퀀스는 정해진 순서에 따라 배열된 요소들의 나열로 볼 수 있으며, 순서가 중요한 특징이다.
• 딥러닝에서 시퀀스 데이터는 다음과 같은 형태를 포함할 수 있다:
  • 시간에 따른 변화: 오디오 클립, 비디오 프레임, 센서 데이터 등
  • 텍스트 데이터: 단어 또는 문자 시퀀스 (예: 문장)
  • 유전자 데이터: DNA 서열 (A, C, G, T)

이러한 시퀀스 데이터는 순환 신경망(RNN)과 같은 모델을 통해 처리되며, 모델은 데이터의 순차적 특성을 반영해 예측하거나 분류 작업을 수행할 수 있다.

1. 적용 분야: 시퀀스 모델은 음성 인식, 음악 생성, 감성 분류, DNA 시퀀스 분석, 기계 번역, 비디오 활동 인식 등 다양한 분야에서 사용된다.
2. 입력과 출력:
   • 입력(X)과 출력(Y) 모두 시퀀스일 수 있다.
   • 입력(X) 또는 출력(Y) 중 하나만 시퀀스일 수 있다.
   • 입력과 출력의 길이는 동일하거나 다를 수 있다.
3. 응용 예시:
   • 음성 인식: 오디오 시퀀스를 텍스트로 변환.
   • 음악 생성: 입력 없이 시퀀스 형태의 음악 생성.
   • 감성 분류: 리뷰 텍스트로 감정(예: 별점) 예측.
   • DNA 분석: DNA 시퀀스에서 특정 패턴 탐색.
   • 기계 번역: 입력 문장을 다른 언어로 번역.
   • 비디오 활동 인식: 비디오 프레임 시퀀스에서 활동을 인식.
4. 시퀀스 모델의 목적: 다양한 시퀀스 문제에 맞는 모델을 학습하여 지도 학습을 통해 문제를 해결할 수 있다.