시계열 예측 모델2 [논문 리뷰] Pyraformer: Low-Complexity Pyramidal Attention for Long-Range Time Series Modeling and Forecasting Pyraformer: Low-Complexity Pyramidal Attention for Long-Range Time Series Modeling and Forecastinghttps://openreview.net/forum?id=0EXmFzUn5I Pyraformer: Low-Complexity Pyramidal Attention for Long-Range Time...Accurate prediction of the future given the past based on time series data is of paramount importance, since it opens the door for decision making and risk management ahead of time. In pra.. 2025. 5. 27. Time-Series Forecasting(시계열 예측)이란? 시계열 데이터(Time-Series Data)시계열 데이터란 시간의 흐름에 따라 일정하게 순차적으로 기록된 데이터를 의미한다.대표적으로 날씨, 전기사용량, 주식 데이터 등이 존재한다.예시로 위 사진은 구글에 SNP500을 검색했을 때 나오는 주가 데이터 시각화 결과이고아래 사진은 실제 SNP500 index 데이터이다.실제 시계열 데이터는 다음과 같이 시간에 흐름에 따라 일정하게 기록되어있으며 주로 csv파일(엑셀) 형식으로 저장된다.그렇다면 시계열 예측은 무엇일까? 시계열 예측(Time-Series Forecasting)시계열 예측은 과거 관측된 시계열 데이터를 분석하여 관측되지 않은 미래의 시계열 데이터를 예측하는 문제이다.대표적으로 주가를 예측하거나 상품의 수요를 예측하는 문제가 있다.예시를 통해 .. 2025. 5. 26. 이전 1 다음
