1. 코드의 목적과 역할 분석 과거 30일치 서울의 일평균 기온 시계열 데이터를 입력 (2015.01.01 ~ 2025.06.27)SimpleRNN, LSTM, GRU 세 가지 순환 신경망 셀을 각각 학습테스트 구간에 대한 다음 날 기온을 예측RMSE(Root Mean Squared Error)로 모델 성능을 비교 후 시각화 2. 필수 라이브러리 sklearn.metrics.mean_squared_error : MSE 계산, RMSE 산출 tensorflow.keras.models.Sequential : 순차 모델 템플릿 tensorflow.keras.layers.SimpleRNN : 기본 순환 셀 구현 tensorflow.keras.layers.LSTM : 게이트 구조로 장기 의존성 학습 개선 ten..
