RNN은 어디서 자주 사용하나요?

순서적인 측면을 고려할 수 있는 RNN은 순서적인 측면을 고려해서 판단할 수 있다는 특성은 특히 Sequence data를 다루는데 도움이 될 수 있습니다. 

​Sequence data의 대표적인 형태로는 '문장'과 같은 데이터가 있습니다. 문장의 단어 같은 경우 현재의 단어만으로 의미를 해석하는 것이 아니라 앞 단어와의 관계를 통해서 현재 단어의 의미를 해석할 수 있습니다. 하지만 개별 데이터를 독립적으로 학습하는 FFNets의 경우는 Sequence data를 처리하는데 어려움이 있습니다. 

​이외에도 유전자, 손글씨, 음성 신호, 센서가 감지한 데이터, 주가 등의 배열(squence, 또는 시계열 데이터)를 처리하는데 자주 활용됩니다. 

사진에 캡션을 달아주는 기능 역시 RNN을 활용할 수 있습니다.  

​심지어는 RNN을 통해서 영화 대본을 짜는데도 활용가능하다 합니다.