Time Series 시계열 기초 (AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA)구글링해서 '일단' 공부하기 시계열 데이터를 분석하는 수학적 모델은 여러가지가 있을 수 있는데, 실제 응용에서 가장 많이 쓰이는 세 가지 범용 모델은 AR, I, MA 모델 등이 있다. 이 불규칙한 시계열 데이터를 규칙성을 부여하여 분석을 하는 게 바로 AR, MA, ARMA, ARIMA 방법이라고 볼 수 있다. NLP 공부를 할 때 이전 값의 영향을 받으면서 학습해서 언어적인 학습이 가능하다는 기초 이론을 접한 적이 ... Time SeriesanalysisTime Series [Paper Review] N-BEATS : Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Sereis Forecasting M4 대회 우승 모델은 neural residual/attention dilated LSTM 와 classical Holt-Winters statistical model이 결합된 형태이고, Holt-Winters component가 있어서 더 정확해진다는 분석이 가능해진다. 이해를 위해 만약 20일의 데이터를 보고 다음 10을 예측한다면, 여기서 lookback period는 20이고, fo... Deep Learningmachine learningN-BEATSTime SeriesDeep Learning
시계열 기초 (AR, MA, ARMA, ARIMA, SARIMA)구글링해서 '일단' 공부하기 시계열 데이터를 분석하는 수학적 모델은 여러가지가 있을 수 있는데, 실제 응용에서 가장 많이 쓰이는 세 가지 범용 모델은 AR, I, MA 모델 등이 있다. 이 불규칙한 시계열 데이터를 규칙성을 부여하여 분석을 하는 게 바로 AR, MA, ARMA, ARIMA 방법이라고 볼 수 있다. NLP 공부를 할 때 이전 값의 영향을 받으면서 학습해서 언어적인 학습이 가능하다는 기초 이론을 접한 적이 ... Time SeriesanalysisTime Series [Paper Review] N-BEATS : Neural Basis Expansion Analysis for Interpretable Time Sereis Forecasting M4 대회 우승 모델은 neural residual/attention dilated LSTM 와 classical Holt-Winters statistical model이 결합된 형태이고, Holt-Winters component가 있어서 더 정확해진다는 분석이 가능해진다. 이해를 위해 만약 20일의 데이터를 보고 다음 10을 예측한다면, 여기서 lookback period는 20이고, fo... Deep Learningmachine learningN-BEATSTime SeriesDeep Learning