Hippo's data

오늘은 ICLR 2024에서 발표된 시계열 예측 분야에 LLM을 도입한 Time-LLM 논문리뷰를 해보겠습니다! 제목: Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language Models링크: https://arxiv.org/abs/2310.01728 Time-LLM: Time Series Forecasting by Reprogramming Large Language ModelsTime series forecasting holds significant importance in many real-world dynamic systems and has been extensively studied. Unlike natural language pro..

해당 포스팅은 김성범 교수님의 ARIMA 모델 개요 - Part 2 강의를 기반으로 작성되었습니다!https://www.youtube.com/watch?v=P_3808Xv76Q # Box-Jenkins ARIMA Procedure1. Data Preprocessing - 데이터 전처리 2. Identification ARIMA Model - 시범 모델 선택 3. Estimation Parameters - 파라미터 추정 4. Diagnosis Check- Performance Evaluation 모델 진단 5. Forecasting - 최종모델 예측  # 1. Data Preprocessing - 데이터 전처리ACF(Autocorrelation Function) plot → stationary 정상..

해당 포스팅은 김성범 교수님의 ARIMA 모델 개요 - Part 1 강의를 기반으로 작성되었습니다!https://www.youtube.com/watch?v=ma_L2YRWMHI  -> AR,MA,ARMA 모델 구현 위해 데이터가 stationary 해야함 그렇다면 stationary / Nonestationary 란 무엇일까?# Stationary Process(정상 프로세스)→ 안정되어 있는 상태→ 시간에 관계없이 평균과 분산이 일정한 시계열 데이터 → 시간이 지나도 통계적 특성(평균, 분산, 자기상관관계)이 변하지 않음  # Nonestationary Process (비정상 프로세스)    즉, 데이터가 정상성 만족하지 않음= 시간에 따라 데이터 속성이 변함= 모델의 매개변수가 변함= 각 시점마다 계..

해당 포스팅은 김성범 교수님의 Time Series Regression 강의를 기반으로 작성되었습니다!Time Series Regression - Part 1 / 2 /3https://www.youtube.com/watch?v=7Do_hixXCpchttps://www.youtube.com/watch?v=pxG4ZlHJ570https://www.youtube.com/watch?v=5QnR4L3KGz4 # 시계열 데이터란? (Time series Data) 시간의 흐름에 따라 얻어진 데이터단위 -> 일,월,달,분기 (Daily, Monthly, Quarterly, Yearly) 등예) 시간에 따른 제품 판매량/실업자 수/서울시 오염정도 등  # 시계열 데이터 구성요소 1. 추세 변동 Trend 2. 순환 ..