1. Dateset Type

1) Table

• Table형 데이터는 table의 ****index와 각 row에 존재하는 데이터는 독립적이며 index 순서가 바뀌어도 데이터와 학습에 영향은 없습니다.

2) Sequential

• 반면에 Sequential Data는 각 row는 index에 따른 순차적인 데이터로 index와 각 row의 데이터간에 상관관계가 존재합니다. 이러한 데이터 유형에는 시계열 데이터(각 index는 시간을 나타냄), 자연어 데이터(각 index는 어순을 나타냄) 등이 있습니다.

2. Sequential Learning 설정하기

[Sequential learning setting]

Sequential Data를 학습하기 위해서는 일반 Data에서 2개의 추가적인 parameter를 설정해야합니다.

• number of observations: 미래의 데이터를 예측하기위해 사용할 과거 데이터의 개수(row)를 설정합니다.
• number of predictions: 과거 데이터를 가지고 예측할 미래 데이터의 개수(row)를 설정합니다.

예를들어 위 사진과 같이 number of observation이 10이고 number of prediction이 1인 경우 현재시점을 포함하여 과거 10 step 데이터를 이용하여, 1 step 미래의 데이터를 예측합니다.

9-4. Image Data(.hdf5) Dictionary Structure

9-6. DICOM 파일 비식별화 항목