순환신경망으로 학습해도 되는 데이터인지 궁금합니다.

Question

캐글 주소: https://www.kaggle.com/datasets/arashnic/animal-behavior-analysis?resource=download

안녕하세요!
위에 있는 캐글 데이터셋으로 모델을 학습해보고 싶은데, 어떻게 시작해야할지 감이 오지않아서 글 남겨봅니다.

위의 데이터셋은 반려견의 목과 등에 센서 장치를 부착해서 0.1초마다 얼마나 이동했는지 측정치를 기록하고, 반려견이 어떤 행동을 하고있는지도 함께 기록해놓은 데이터셋입니다.

이를 통해서 반려견의 행동을 예측하는 모델을 학습해보고 싶은데, 0.1초마다 반려견의 움직임이 기록되어서 어떠한 움직임이 지속되었을 때 이러한 행동을 하고 있는 중이라고 기록되어있는 데이터인만큼, 시간의 흐름이 중요한 데이터인 것 같아서 순환신경망 모델을 적용해야하나 생각도 들었습니다만,

순환신경망은 예측 결과 값도 입력과 같은 숫자로 나오는 모델인 것 같아서, 이 데이터와 같이 시간의 흐름이 중요하지만 어떠한 행동을 하고 있는지 class로 예측 결과를 내야하는 경우에는 어떻게 학습시켜야할지 조언을 들어보고 싶습니다.

제 자신도 아직 지식이 부족해서 질문 내용도 많이 부족하지만 혹시 도움을 받을 수 있을까 싶어서 글 남겨봅니다..! 감사합니다ㅠㅠ

이상원 · Answer

고민하시는 부분은 네트워크 구성보단 문제 정의나 손실함수 정의에 가까운 것 같네요.

주어진 데이터셋은 시계열 데이터셋이니 대표적인 순환신경망을 활용 할 수 있는 상황으로 보입니다. 또는 합성곱이나 트랜스포머도 이런 데이터셋에 적용하기 적합한 네트워크이기도 하구요.

문제는 “분류” 문제이기 때문에 네트워크의 결과물과 손실함수를 어떻게 정의해야 하는지를 고민해보시면 될 것 같네요!