time-series

3시간 전 · ai

시계열만으로는 부족하다: Graph Neural Networks가 수요 예측을 바꾸다

SKU를 네트워크로 모델링하면 전통적인 예측이 놓치는 부분을 드러냅니다. 게시물: 시계열만으로는 충분하지 않다: 그래프 신경망이 수요 예측을 어떻게 바꾸는가…

#graph neural networks #demand forecasting #time series #supply chain analytics #machine learning #deep learning
1주 전 · ai

시계열을 위한 검색: 과거를 보는 것이 예측을 향상시키는 방법

왜 Retrieval이 Time Series Forecasting에 도움이 되는가 우리는 모두 알다시피: 시계열 데이터는 까다롭다. 전통적인 예측 모델은 사건에 대비하지 못한다.

#time-series #forecasting #retrieval-augmented models #machine learning #Chronos #data science #prediction
2주 전 · software

Stationarity: 왜 Historical Mean이 당신의 Projections에 위험한가

요약: 이 기사에서는 시계열에서 정상성(stationarity) 개념을 탐구하고, Augmented Dickey‑Fuller ADF 검정을 사용하여 추세를 진단하는 방법을 설명합니다.

#time series #stationarity #augmented dickey-fuller #SARIMAX #forecasting #e-commerce analytics
3주 전 · software

데이터 사이언스 스킬을 향상시키는 35일 차

최근에 나는 내가 배우는 방식에 무언가 변화가 있음을 느꼈다. 이제는 단순히 무언가가 작동한다는 이유만으로 흥분하지 않는다. 왜 작동하는지, 그리고 무엇이 깨지는지에 더 관심이 있다.

#data science #python #matplotlib #time series #data visualization #learning journey #dev.to
3주 전 · ai

당신의 모델은 Time-Blind인가? Cyclical Feature Encoding의 필요성

주기적 인코딩이 머신러닝 예측을 향상시키는 방법 The post Is Your Model Time‑Blind? The Case for Cyclical Feature Encoding appeared first on Towards D...

#cyclical encoding #feature engineering #time series #machine learning #periodic features
0개월 전 · software

Distributed Time-Series Databases가 뭐야?

Distributed Time‑Series Database란 무엇인가? Distributed Time‑Series Database, 즉 TSDB는 연관된 대용량 데이터를 처리하도록 설계된 데이터베이스이며...

#time-series #distributed-database #scalability #data-storage #monitoring #big-data
1개월 전 · ai

Python을 사용한 실용적인 Time Series Anomaly Detection 툴킷

다음은 각 series에서 point anomalies를 감지하고 전체 bank에 걸쳐 anomalous signals를 식별하는 방법입니다. The post A Practical Toolkit for Time Series Anoma...

#time series #anomaly detection #Python #machine learning #data science #toolkit
1개월 전 · software

지난 한 달 동안 R로 데이터 사이언스 여정을 시작한 방법

소개 지난 한 달 동안 나는 명확한 목표를 가지고 데이터 과학에 본격적으로 뛰어들기로 결심했다: R을 사용해 실제 데이터를 전문가처럼 분석하는 방법을 배우는 것.

#R #data science #dplyr #ggplot2 #forecast #e-commerce analytics #data visualization #time series
1개월 전 · software

고처리량 시계열 스토어를 위한 스케일러블하고 비용 효율적인 액세스 패턴 설계

스케일러블하고 비용 효율적인 액세스 패턴 설계에 대해 자세히 알아보세요.

#DynamoDB #time-series #AWS #scalable architecture #capacity planning