반응형 AI78 [Time Series] 시계열 예측의 기초: MA, ARMA, ARIMA 모델 완벽 가이드 - 2탄 AR(Auto-Regressive) 자기회귀(AR) 모델에 대해 더 자세히 알아보겠습니다. 🌟 AR 모델은 시계열 데이터의 과거 값들을 기반으로 미래 값을 예측하는 모델로, 시간의 흐름에 따른 데이터 패턴을 분석하는 데 매우 유용합니다. 📈 자기회귀(AR) 모델의 개념 🔍 AR 모델은 시계열 데이터의 현재 값이 과거의 값들에 선형적으로 의존한다고 가정합니다. 이는 '자기회귀'라는 용어에서도 알 수 있듯이, 변수가 자신의 과거 값에 대해 회귀하는 것을 의미합니다. 간단한 예시: AR(1) 모델 어제 판매량이 100잔이었다면, 오늘의 판매량을 예측할 때 어제의 판매량을 사용합니다. 이것이 AR(1), 즉 하나의 지연값을 사용하는 모델입니다. AR(p) 모델의 표현 y(t): 시간 t에서의 변수 값 c: 상수항 φ: 자기회귀 계수 ε_t: 오차.. 2024. 1. 19. [LLM] 🤗 Hugging Face 설치하기 🤗 ft.나만의 요약하기 모델 만들기 예제 Hugging Face"는 인공 지능, 특히 자연어 처리(NLP) 분야에서 인기 있는 라이브러리와 모델을 제공하는 플랫폼입니다. Hugging Face의 가장 유명한 라이브러리는 "Transformers"이며, 여기에는 BERT, GPT, T5 등과 같은 다양한 사전 훈련된 모델이 포함되어 있습니다. 🤗 Hugging Face 설치하기 🤗 커뮤니티 가입: 간단한 이메일과 패스워드 입력으로 Hugging Face 커뮤니티에 가입하고, 다양한 자료와 지식을 공유받을 수 있어요. 환경 설정: 새로운 폴더를 만들어 가상 환경을 설정하고, 필요한 패키지들을 설치해보세요. 이 과정을 통해 여러분만의 AI 프로젝트를 시작할 준비가 됩니다. 토큰 받기: 이메일 인증을 마치고 토큰을 받으면, 이를 통해 Hugging F.. 2024. 1. 18. [LLM] LLM 101 - 초보자를 위한 대규모 언어 모델 기초 인공 지능(AI)은 현대 기술의 가장 혁신적인 분야 중 하나로, 기계가 인간처럼 사고하고 학습하며 문제를 해결할 수 있도록 하는 것을 목표로 합니다. AI의 발전은 다양한 하위 분야로 나뉘며, 각 분야는 특정 목적과 기능을 가지고 있습니다. 머신 러닝(ML)과 딥 러닝(DL)은 AI의 핵심 기술로, 데이터로부터 학습하여 성능을 개선하는 능력을 가지고 있습니다. 자연어 처리(NLP)는 기계가 인간의 언어를 이해하고 생성하는 능력을 포함하며, 생성형 AI는 새로운 콘텐츠를 만들어내는 데 집중합니다. 이 모든 요소는 현대 기술 환경에서 AI가 얼마나 중요한 역할을 하는지를 보여줍니다. AI (인공 지능) AI는 Artificial Intelligence(인공 지능)를 의미합니다. 이는 기계가 사람처럼 생각하고.. 2024. 1. 16. [Time Series] 시계열 예측의 기초: MA, ARMA, ARIMA 모델 완벽 가이드 - 1탄 SMA & EMA 안녕하세요, 데이터 과학과 금융 분석에 관심 있는 여러분! 오늘은 시계열 예측에서 중요한 역할을 하는 MA(이동 평균), ARMA(자기회귀 이동 평균), ARIMA(자기회귀 누적 이동 평균) 모델에 대해 알아보려고 합니다. 이 모델들은 복잡한 시장 데이터의 패턴을 이해하고 미래의 트렌드를 예측하는 데 큰 도움이 됩니다. 이 글을 통해 각 모델의 기초와 활용 방법을 이해하고, 여러분의 데이터 분석 능력을 한층 더 향상시킬 수 있기를 바랍니다. 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA)의 계산 간단한 이동 평균(Simple Moving Average, SMA): 최근 n개 관측치의 평균을 계산하는 방법입니다. 이를 통해 데이터의 단기 변동을 평활화하고 추세를 파악할 수 있습니다. 엔.. 2024. 1. 15. 이전 1 ··· 14 15 16 17 18 19 20 다음 반응형
