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LSTM 기반 시계열 분류
Day 3: 고장 분류 모델
LSTM 기반 시계열 분류
예지보전 — 설비 고장 예측 시스템 > Day 3: 고장 분류 모델
학습 목표
LSTM으로 시계열 의존성을 학습하는 분류 모델을 만들 수 있다 CNN과 LSTM의 차이와 각각의 장점을 이해한다 Bidirectional LSTM의 효과를 확인할 수 있다
LSTM 고장 분류
CNN vs LSTM
에디터 로딩 중...
아래 코드를 lstm_classification.py로 저장하고 실행하세요.
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힌트 보기
- • LSTM 입력은 (batch, seq_len, features) 형태 — CNN과 축 순서가 다르다
- • Bidirectional LSTM은 미래→과거 방향도 학습하여 정확도가 높다
- • gradient clipping(max_norm=1.0)으로 LSTM의 기울기 폭발을 방지한다
- • 마지막 타임스텝의 hidden state를 분류에 사용한다