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[Paper review] A Comprehensive Survey of Deep Learning for Time Series Forecasting: Architectural Diversity and Open Challenges
오늘 가져온 논문은 시계열 분야 특히 시계열 예측(TSF) 분야를 전반적으로 톺아볼 수 있는 서베이 논문입니다!해당 논문은 리뷰중심 저널 AIR(Artificial Intelligence Review)에 개재되었습니다! 1. Introduction2. Background3. Historical TSF Models4. New Exploration of TSF Models5. TSF Latest Open Challenges & Handling Methods 목차는 다음과 같은데욥시계열(TS)분야 기본적인 배경 지식 부터 시계열 예측(TSF) 분야 모델 발전과정, 최신 연구에서 다루는 주제까지 시계열예측분야(TSF)를 전반적으로 살펴볼 수 있습니다 1. IntroductionTime-Series 분야는 다양한..
[TSF] 예측 스텝 전략
https://skforecast.org/0.18.0/introduction-forecasting/introduction-forecasting.html#global-forecasting-models Time series forecasting(TSF) 에서 미래를 예측할때, 미래 데이터 포인트 몇 스텝을 예측할지에 따라 다양한 전략이 존재하는데요이와 관련하여 매우 잘 정리된 글이 있어서 정리해 보았습니담 Single-step-> 데이터의 다음 값( t+1 )만을 예측 Multi-step-> 데이터의 전체 미래 구간( t+1, ..., t+n ) 또는 먼 시점( t+n )을 예측 Recursive = Iterated Multi-Step (IMS) -> 각각의 새로운 예측이 이전 예측을 기반으로 재귀적(rec..