이 단락을 고려할 때, 장단기 기억(LSTM) 사용 사례의 예로는 어떤 것이 있을까요?
장단기 기억(LSTM)은 인공 지능 및 딥 러닝 분야에서 사용되는 인공 신경망입니다. 표준 피드포워드 신경망과 달리 LSTM은 피드백 연결이 있습니다. 이러한 순환 신경망(RNN)은 이미지와 같은 단일 데이터 포인트뿐만 아니라 음성이나 비디오와 같은 전체 데이터 시퀀스도 처리할 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해 LSTM 네트워크는 데이터 처리 및 예측에 이상적입니다. 예를 들어, LSTM은 분할되지 않고 연결된 필기 인식, 음성 인식, 기계 번역, 음성 활동 감지, 로봇 제어, 비디오 게임, 헬스케어 등의 작업에 적용할 수 있습니다.
장단기 기억은 필기 인식, 음성 인식, 기계 번역, 음성 활동 감지, 로봇 제어, 비디오 게임, 헬스케어 등에 사용됩니다.
Given this paragraph, what are some examples of long short-term memory (LSTM) use cases?
Long short-term memory (LSTM) is an artificial neural network used in the fields of artificial intelligence and deep learning. Unlike standard feedforward neural networks, LSTM has feedback connections. Such a recurrent neural network (RNN) can process not only single data points (such as images), but also entire sequences of data (such as speech or video). This characteristic makes LSTM networks ideal for processing and predicting data. For example, LSTM is applicable to tasks such as unsegmented, connected handwriting recognition, speech recognition, machine translation, speech activity detection, robot control, video games, and healthcare.
Long short-term memory  is used for handwriting recognition,  speech recognition, machine translation, speech activity detection, robot control, video games and healthcare.