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SciPy를 활용한 신호 처리와 시계열 데이터 분석

SciPy를 활용한 신호 처리와 시계열 데이터 분석1. 개요신호 처리와 시계열 데이터 분석은 과학, 공학, 금융, 의료 등 다양한 분야에서 데이터를 이해하고 활용하는 데 중요한 역할을 합니다. Python의 SciPy 라이브러리는 이러한 작업을 쉽게 수행할 수 있도록 다양한 기능을 제공하고 있습니다. 이번 포스팅에서는 SciPy를 활용하여 신호 처리와 시계열 데이터 분석을 수행하는 방법에 대해 자세히 살펴보겠습니다.2. 시계열 데이터와 신호 처리의 기본 개념2.1 시계열 데이터란?시계열 데이터(Time Series Data)는 일정한 시간 간격으로 수집된 데이터를 의미합니다. 이러한 데이터는 시간에 따라 변화하는 패턴을 분석하고, 예측하거나 이상 징후를 감지하는 데 사용됩니다.예:주식 시장의 일별 주가기..

다층 퍼셉트론(MLP) 모델 구현

다층 퍼셉트론(MLP) 모델 구현1. 다층 퍼셉트론(MLP)이란?다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron, MLP)은 인공신경망(ANN)에서 가장 기본적인 형태의 신경망 구조입니다. MLP는 최소한 하나 이상의 은닉층(hidden layer)을 가지며, 비선형 활성화 함수를 활용하여 복잡한 패턴을 학습할 수 있습니다.1.1. MLP의 구조MLP는 입력층(input layer), 은닉층(hidden layer), 출력층(output layer)으로 구성됩니다. 각 층에서는 뉴런들이 가중치(weight)와 편향(bias)을 학습하며, 활성화 함수(Activation Function)를 적용하여 비선형성을 도입합니다.입력층: 모델이 학습할 데이터를 받는 층은닉층: 비선형 변환을 통해 데이터의 특..