이 장에서는 Multiple column을 갖는 Timeseries 형태의 데이터를 예측하는 모델을 만들며 LSTM을 사용한 모델링 과정을 서술한다. 직전 데이터 N개의 정보를 활용하여 이후 1개 시점을 예측하는 Many to one 방법을 사용하였다. 예시로 사용하는 데이터는 구글 주식 데이터로 1주 전(1~7) 데이터를 가지고 8일째 가격을 예측하는 모델을 만들 것이다. Data 주식을 예측하기 위해 사용할 수 있는 데이터는 시가, 종가 등 5개의 컬럼이며 이를 Input dimension이라고 부른다. 이전 7일의 정보를 활용하여 그 다음 종가를 예측하므로 Sequence = 7, Output dimension = 1이다. LSTM 바닐라 RNN은 비교적 짧은 시퀀스에 대해서만 효과를 보이는 단점이..
