목록데이터 전처리 (data preprocessing) (1)

move84

딥 러닝을 활용한 교통 흐름 예측

🚦 서론교통 흐름 예측은 스마트 도시와 지능형 교통 시스템 (ITS)의 핵심 요소이다. 정확한 예측은 교통 체증 감소, 교통 효율성 향상, 안전 개선에 기여한다. 딥 러닝 (Deep Learning, 딥 러닝) 기술은 복잡한 패턴을 학습하고 대량의 데이터를 처리하는 데 뛰어나 교통 흐름 예측 분야에서 큰 잠재력을 보여준다.🛣️ 딥 러닝의 장점전통적인 교통 흐름 예측 모델은 선형적인 관계를 가정하거나 수동으로 특징을 추출해야 하는 경우가 많아 복잡한 교통 상황을 정확하게 반영하기 어려웠다. 딥 러닝 모델은 다음과 같은 장점을 가진다:자동 특징 추출 (Automatic Feature Extraction, 자동 특징 추출): 딥 러닝 모델은 원시 데이터로부터 자동으로 유용한 특징을 학습할 수 있다. 예를 ..
딥러닝 2025. 4. 3. 08:02
이전 Prev 1 Next 다음