설비의 시계열 데이터를 분석하여 고장 예측을 수행하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)과 GRU(Gated Recurrent Unit) 알고리즘을 적용하는 것은 매우 효과적인 방법입니다. 이 두 알고리즘은 시계열 데이터를 처리하는 데 탁월하며, 각각의 장점이 다릅니다. 아래에서 LSTM과 GRU의 주요 장점을 비교해 보겠습니다. LSTM(Long Short-Term Memory) 알고리즘의 장점 1. 장기 의존성(Long-term Dependency) 처리 능력: LSTM은 긴 시계열 데이터에서 중요한 정보를 기억하고, 이를 바탕으로 예측을 수행하는 데 뛰어난 성능을 보입니다. 이는 LSTM의 주요 특징인 셀 상태(cell state)와 게이트 구조(입력 게이트, 출력 게이트, 망..
