AI 요약관련 정보

• 이 튜토리얼은 Python을 사용한 시계열 예측에 대한 입문 과정이며, 시계열 데이터의 기본 구성 요소(추세, 계절성, 잔차)를 이해하는 데 중점을 둡니다. 📊
• 간단한 기준 모델부터 시작하여 ARMA 및 계절성 ARMA와 같은 강력한 예측 기법을 학습합니다. 📈
• 미래 값 예측, 교차 검증을 통한 모델 평가, 외생 변수 통합을 통한 예측 개선 방법을 다룹니다. 🔍
• 예측 구간 생성 및 프로젝트에 가장 적합한 평가 지표 선택 방법을 배웁니다. 🎯
• 통계적 모델을 사용하여 주요 예측 기법을 명확히 이해하고 실제 적용하는 방법을 습득합니다. 👨‍🏫
• Marco 강사는 이 분야에 대한 깊이 있는 지식을 바탕으로 강의를 진행하며, 관련 서적도 집필했습니다. ✍️
• Nixla에서 neural forecast 및 time GPT와 같은 딥러닝 모델을 활용한 예측 도구를 개발합니다. 🧠
• 시계열 데이터는 시간에 따라 정렬된 데이터 포인트의 집합이며, 추세, 계절성, 잔차로 분해할 수 있습니다. ⏱️
• 기준 모델은 예측 성능을 평가하는 데 중요한 역할을 하며, 단순한 통계적 방법(평균, 최근 값)을 사용합니다. 🚦
• StatsForecast 라이브러리는 다양한 기준 모델(Naive, Historic Average, Window Average, Seasonal Naive)을 제공합니다. 📚
• 데이터 필터링 및 시각화를 통해 시계열 데이터를 탐색하고 이해하는 방법을 배웁니다. 📊
• StatsForecast를 사용하여 여러 모델을 동시에 학습시키고 예측을 수행하는 방법을 실습합니다. ⚙️
• 일일 판매 데이터에 대한 예측을 수행하며, 7일 후의 판매량을 예측하는 것을 목표로 합니다. 📅
• 적절한 시즌 길이(seasonal length)를 설정하여 계절성 Naive 모델을 구성합니다. 🗓️