실전 시계열 분석 검색 결과

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[실전 시계열 분석] - chap07 시계열의 상태공간 모델

상태공간 모델 실제 상태를 직접 측정할 수 없으며 측정된 것으로부터 추론하는 것만 가능 예시) 공격적으로 차선 변경을 시도하는 운전자 발견 -> 어느 차선으로 진로를 변경하는지 추측(수 초, 수 분 간의 고나찰을 통해 상태공간 모델 갱신) 키워드 선형 가우스 모델에 적용된 칼만 필터, 은닉 마르코프 모형, 베이즈 구조적 시계열 관측에 기반한 근본 상태를 추적하는 작업 필터링 : 시간 t의 상태에 대한 추정 갱신에 시간 t의 측정 사용 (상태에 대한 추정의 갱신에 가장 최근 정보에 가중치를 부여하는 방식) 예측 : 시간 t의 예상되는 상태에 대한 예측 생성에 시간 t-1의 측정을 사용(시간 t의 예상되는 측정의 추론도 가능, 미래에 대한 어떠한 정보도 없이 미래 상태 예측) 평활화 : 시간 t의 참 상태 ..
딥러닝/시계열 2022. 3. 29. 14:47
[실전 시계열 분석] - chap05 시간 데이터 저장

chap05 시간 데이터 저장 시계열 데이터의 가치는 실시간 스트리밍보다는 과거에 축적된 데이터에서 자주 발생한다. 따라서 시계열 데이터를 저장하기 위한 스토리지가 반드시 필요하다. - 크기에 따른 성능 확장 방언에 대한 중요성 - 데이터 접근에 대한 무작위적인 방식 대 순차적 방식의 중요성 - 자동화 스크립트의 중요성 5.1 요구 사항 정의 시계열 데이터를 위한 스토리지를 고려할 때, 스스로에게 다음과 같은 질문을 해봐야 한다. - 얼마나 많은 시계열 데이터를 저장해야 하나요? 얼마나 데이터가 빠르게 증가하나요? - 측정에 대한 업데이트가 끊임없이 발생하거나(예: 계속 이어지는 웹 트래픽 스트림), 측정이 구분되는 개별 사건 단위로 발생하나요(예: 지난 10년 동안 미국의 모든 주요 공휴일에 대한 시간..
딥러닝/시계열 2022. 3. 22. 16:54
[실전 시계열 분석] - chap04 시계열 데이터의 시뮬레이션

chap04의 목적 - 시계열 데이터 시뮬레이션 vs 다른 동류 데이터 시뮬레이션 비교 - 실제 코드 기반 시뮬레이션 예 살펴보기 - 시계열 시뮬레이션 동향 살펴보기 4.1 시계열 시뮬레이션의 특별한 점 동일한 시계열에서는 두 데이터가 서로 다른 시간에 일어나므로 정확하게 비교하는 것은 어렵다. 따라서 특정 시간에 발생 가능한 일을 예측하려면 시뮬레이션을 실행해봐야 한다. 4.1.1 시뮬레이션과 예측 시뮬레이션과 예측은 유사하나, 차이점이 있다. - 정성적 관측을 예측보다 시뮬레이션에 통합하는 것이 더 쉬울 수 있다. - 시뮬레이션은 확장 가능하므로, 예측은 시뮬레이션보다 더 신중하게 처리되어야 한다. - 시뮬레이션은 가상이므로 예측보다 위험 부담이 적다. 창의적이고 탐구적인 자세로 설계할 수 있다. 4..
딥러닝/시계열 2022. 3. 22. 13:30