"시계열데이터기계학습"의 검색결과 입니다.

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EasyAI “시계열데이터기계학습” 관련 자료

+시계열 데이터 기계학습 분석등록일 2022.06.28 | 총 2,694자 | 5페이지 | 3,000원
+AI 수요예측 기술의 개념과 특징을 ..등록일 2025.06.23 | 총 4,695자 | 6페이지 | 2,000원

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"시계열데이터기계학습" 검색결과 1-20 / 201건

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시계열 데이터 기계학습 분석

에 적용되고 있다. 본 보고서에서는 시계열 분석에 대해서 상세히 알아보도록 하겠다.II. 본론1. 시계열 데이터 대상 기계학습 방법1) 시계열 기계학습 라이브러리에 대한 인기도 ... I. 서론시계열 분석 방법에는 통계분석 방법이 있고 이외에 기계학습 방법이 있다. 기존에는 통계분석을 통한 시계열 분석방법을 진행하였으며 특히 ARMA, AR, ARIMA 등 ... 의 방법을 이용한 다양한 분석을 수행하였다. 하지만 기계학습 모델링이 여러 분야에 있어 적용됨에 따라 이를 이용한 시계열 분석도 시행되었고 모델 성능의 장점으로 인하여 여러 분야

리포트 | 5페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.06.28

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공조기 가스 사용량 시계열 데이터의 기계 학습적 분석 (The analysis of the time series of gas consumption by machine learning approach)

한국설비안전학회 이창용

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.03.21 | 수정일 2025.03.28

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기계학습 기법 기반 지하수위 변동 시계열 예측 모델의 국가지하수관측망 지하수위 자료 적용 연구 (Application of machine learning technique-based time series models for prediction of groundwater level fluctuation to national groundwater monitoring network data)

대한지질학회 윤희성, 윤필선, 이은희, 김규범, 문상호

논문 | 13페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.28 | 수정일 2025.05.15

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시계열기계학습

I. 서론본 보고서에서는 시계열 데이터 대상 기계학습 방법에 대해서 알아보도록 하겠다. 현재 시계열 데이터를 분석하기 위한 통계적 분석 방법외에도 기계학습 방법을 이용하는 방법 ... 을 진행한다. 본 보고서에서는 이러한 기계학습을 이용하여 시계열 데이터를 분석하고 성능을 검증하기 위한 방법에 대해서 알아보겠다.II. 본론1. 시계열 기계학습 라이브러리1 ... 구현한 라이브러리로 Predict, SARIMA 등의 많은 모델을 제공하는 라이브러리임2. 시계열 모델링 성능 검증1) 기존 접근방법의 문제점- 기계학습의 성능 검증을 위해서

리포트 | 4페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.05.14

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적대적 생성망을 이용한 부동산 시계열 데이터 생성 방안 (A Methodology for Realty Time-series Generation Using Generative Adversarial Network)

한국융합학회 유재필, 한창훈, 신현준

논문 | 9페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.19 | 수정일 2025.05.22

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시계열 모형과 기계학습 모형을 이용한 풍력 발전량 예측 연구 (Wind power forecasting based on time series and machine learning models)

한국통계학회 박수진, 이진영, 김삼용

논문 | 12페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.18 | 수정일 2025.05.10

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시계열 데이터와 랜덤 포레스트를 활용한 시간당 초미세먼지 농도 예측 (Hourly Prediction of Particulate Matter (PM2.5) Concentration Using Time Series Data and Random Forest)

한국정보처리학회 이득우, 이수원

논문 | 8페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.10 | 수정일 2025.05.08

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기계장비 진동 데이터를 이용한 딥러닝 기반의 고장 분류 모델 (Fault Classification Model Based on Deep Learning Using Vibration Data of Mechanical Equipment)

한국차세대컴퓨팅학회 이수형, 고상근, 이수안

논문 | 11페이지 | 무료 | 등록일 2025.04.16 | 수정일 2025.05.10

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클라우드 컴퓨팅과 기계학습 기법을 이용한 주식의 기술적 분석 지표 최적화 및 주가 추세 변동 예측 (The Optimization of Technical Analysis Indicators and Stock Trend Prediction Using Machine Learning and Cloud Computing)

국내 주식 시장에서 트렌드 예측을 위한 기계학습 모델의 활용 사례가 점점 증가하고 있다. 특히, 주가 데이터와같은 복잡한 시계열 데이터를 분석하고 예측하기 위해서는 기계학습 ... 을 활용하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 서비스를 활용한 금융 데이터 수집 및 금융 시계열 추세 예측을 위한 기계학습 시스템을 제안한다. 먼저, 데이터 수집을 위해 ... 최적화 하였다. 이후 최적화된 지표들을 Echo State Network(ESN), Recurrent Neural Network(RNN), 그리고 다양한 기계학습 분류 모델

논문 | 6페이지 | 무료 | 등록일 2025.07.13 | 수정일 2025.07.20

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AI 수요예측 기술의 개념과 특징을 설명하고, 이를 실제 생산관리 현장에 적용한 기업 사례를 분석하여, 향후 발전 가능성에 대한 의견도 함께 기술하십시오

으로 데이터를 학습한 데 반해 동양인이나 한국인을 대상으로 데이터를 학습하여 딥러닝 모델의 편향을 줄이는 등 발전적인 방향으로 연구가 이루어지고 있다.(3) 시계열 분석시계열 자료란 시간 ... 데이터부터 현재와 가까운 시기의 데이터까지 버려지는 것 없이 모두 학습에 반영되었다. 그러나 데이터 학습 기간이 긴 반면에 월별 데이터를 이용하다보니 시계열 데이터는 147개월 ... 의 데이터 값으로 데이터 수량이 적었다. 시계열 학습데이터 수가 적은 경우에LSTM 알고리즘은 높은 정확도를 보이지 못했고 오히려 RNN 알고리즘이 더 높은 성능을 보였다.2) 딥러닝

리포트 | 6페이지 | 2,000원 | 등록일 2025.06.23

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[생산관리, SCM] 수요예측_비즈니스 성장과 효율성을 위한 전략적 도구

에는 다음과 같은 방법들이 포함됩니다:시계열 분석: 과거의 시계열 데이터를 분석하여 추세, 계절성, 주기 등의 패턴을 파악하고 미래의 수요를 예측합니다. 이는 주로 기계학습 알고리즘 ... 데이터와 분석에 의존하여 예측을 수행하는 방법입니다. 이는 과거의 수요 데이터, 시계열 패턴, 경제 지표 등을 분석하여 미래의 수요를 예측하는 방법입니다. 객관적 수요예측 기법 ... . 이는 과거의 수요 데이터와 통계적 분석을 통해 미래의 수요를 예측하는 방법입니다. 통계적 수요예측 기법에는 시계열 분석과 회귀 분석이 주로 사용됩니다.시계열 분석 기법시계열

리포트 | 11페이지 | 2,500원 | 등록일 2023.05.28

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데이터 전처리 방법

의 적용은 매우 빠르며, shapelets의 딕셔너리에 일치하는 특징에만 의존한다.- shapelets에서 기계학습 알고리즘을 실행하면 성능이 상대적으로 좋다.3) 단점- 시계열 ... I. 서론데이터 분석 작업에 있어 전처리는 매우 중요한 작업이다. 특히나 시계열 데이터의 경우 본래의 특성으로 인하여 전처리 작업에 매우 유의해야 한다. 본 보고서에서는 시계열 ... 를 대상으로 클리닝 작업을 수행하는 것을 말한다.2) 목표- 특징의 예측 능력을 높이도록 한다.- 해당 기계학습 모델의 예측 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다.3) 데이터 품질- 정확

리포트 | 6페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.05.31 | 수정일 2022.06.05

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시계열 분야의 딥러닝

음을 입증한 최초의 아키텍처이다.5) RNN- 시계열 데이터에 적용된 딥러닝 모델 중 가장 고전적인 접근 방법이다.- Vanilla RNN의 경우 깊은 신경망을 학습시키는 과정에서 기울 ... 다.- 시계열에서는 다변량 전력량 예측 분야에 많이 사용되는 방법이다.6) ConvNets- 컴퓨터 비전 분야에서 사용된 CNN 기반 모델을 신호 및 시계열 데이터 모델링에 사용 ... 보다 성능이 좋고 길이가 긴 유효 메모리 성능을 제공한다.- CNN을 시계열 데이터에 적용할 경우 문제점(1) 과거와 현재 시점 정보가 time-invariant하다고 가정(시간에 따라

리포트 | 3페이지 | 2,500원 | 등록일 2022.04.24

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시계열 온라인 학습

I. 서론시계열 온라인 학습은 신규 데이터를 이용하여 모델을 지속적으로 업데이트 하는 방법을 말한다. 일반적으로 시계열 데이터는 스트리밍 형태로 끊임없이 수집되는 형태의 데이터이 ... ) 고려대상- 학습대상이 시계열 데이터이다.- 개념드리프트가 발생할 수 있다 -> 시간이 지남에 따라 기본 데이터 생성 프로세스가 변할 수 있다- 개념드리프트에 대응하기 위해 새 ... 며, 이에 대응하기 위해 우리는 시계열 모형을 점진적으로 적합시키는 노력이 필요하다. 본 보고서에서는 시계열 온라인 학습에 대해서 알아보도록 하겠다.II. 본론1. 온라인 학습1

리포트 | 7페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.05.14

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다변량 시계열 분석 및 시계열 분석 대회에 대해

하는 대회이다.- 주로 기계학습 발전에 영감을 제공하며 향후 연구방향을 제안한다.3. M4대회1) 대회소개- 서로 다른 응용분야와 시간 척도를 다룬 10만개의 다변량 시계열을 사용 ... 케이션의 전략적 계획 및 운영 연구에 중요한 의미를 갖는다. 본 보고서에서는 시계열 데이터 분석 분야에서 다변량 분석 분야에 대한 조사 내용을 다룰 예정이며 최신 시계열 데이터 분석 ... 우승을 하였다.2) 운영자- 스피로스 마크리다키스, 에반겔로스 스피리오티스, 바실리오스 아씨마토코풀로스4. M5대회1) 대회소개- 월마트가 제공하는 계층적 시계열 데이터에 초점

리포트 | 3페이지 | 1,000원 | 등록일 2022.06.16

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와 주요 알고리즘을 설명하라. 25. 시계열 분석: 시계열 데이터의 특징과 분석 방법을 설명하라. ... Network)의 기본 구조와 학습 방법에 대해 설명하라. 17. 딥 러닝: 딥 러닝과 전통적인 기계 학습의 차이점은 무엇인가?18. 정규화: 정규화 기법 중 L1 정규화와 L2 ... 검증: 교차 검증의 목적과 방법에 대해 설명하라.9. 데이터 전처리: 결측값 처리를 위한 방법들을 설명하라.10. 특징 선택: 특징 선택(feature selection)과 특징

자기소개서 | 308페이지 | 12,900원 | 등록일 2024.07.28

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GAN 모형을 이용한 주가 시계열의 확장 (Expansion of Stock Price Time Series using GAN)

최근 시계열 데이터를 통해서 예측하는 기술과 방법론은 급속도로 발전하고 있으며, 이는 국가적, 사회적, 경제적 등 인류의 다양한 의사결정 문제를 효과적으로 해결해 주고 있다. 이 ... 처럼 과학적인 분석 기법을 적용하기 위해서는 데이터의 질과 양이 중요한데 데이터의 양이 부족한 경우에는 기계학습과 빅데이터 분석과 같은 과학적 방식에 적용하기가 매우 어렵다. 최근 ... 신규 상장된 기업들의주가 데이터는 그 양이 제한적이고, 이러한 데이터의 부족은 기계학습 및 인공신경망 모델의 학습에있어 과소적합과 과적합 같은 문제를 일으킬 수 있다. 이 논문

논문 | 10페이지 | 무료 | 등록일 2025.05.30 | 수정일 2025.06.05

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시계열분석_정상성 검정에 대해서

데이터를 분석하며 데이터 가져오기는 시계열 분석 이전에 실행하며, 데이터 정제/특징 엔지니어링/기계학습 모델 훈련은 엄격히 말하자면 시계열 분석 업무가 아니다.- 데이터셋을 가져오 ... 를 추출하는 프로세스이다.- 시계열 데이터에 대한 통계 접근법이나 추세와 계절성 분석을 말한다.- 입력값에 해당하는 특징과 출력값에 해당하는 목표 사이의 분포, 추세, 주기적 패턴 및 ... 관계를 시각화하는 탐색 및 분석업무이다.- 시계열 데이터에 특화된 탐색적 데이터 분석(EDA)라고 할 수 있다.2. 분석의 종류- 기술분석(Descriptive Analysis

리포트 | 7페이지 | 3,000원 | 등록일 2022.05.31

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2024 빅데이터 분석 기사 필기 3과목

1. 분석 모형의 종류통계분석 기술통계, 추론통계데이터 마이닝 분류, 추정, 예측, 연관, 군집, 기술 분석머신 러닝 지도학습(분류, 회귀), 비지도학습(군집, 차원축소, 연관 ... ), 준지도학습, 강화 학습딥러닝 DNN, CNN, RNN, GAN2. 통계분석(오랫동안 사용되어 온 전형적인 데이터 모델 구축 기법)회귀분석 - 종속변수에 대한 독립변수의 선형 ... 된 집합에 배정하는 것- 예) 소고기 등급 분류, 사과 등급 분류- 학습한 내용을 활용해서 숫자 이미지 분류를 할 수 있음- 통계적 기법, 트리기반 기법, 최적화 기법, 기계학습

시험자료 | 22페이지 | 2,000원 | 등록일 2024.04.19

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순환신경망 RNN이란? (파이썬으로 집값 예측해보기)

사이의 시간적 의존성을 학습하여 미래의 집값을 예측하는 데 강점을 발휘합니다. RNN은 과거 패턴과 동향을 파악함으로써 시계열 데이터의 예측 능력을 향상시키고, 집값 변동 등 ... 데이터를 처리하는데 특화된 강력한 도구입니다. RNN은 순환 연결과 내부 메모리를 이용하여 정보를 전달하고, 이를 통해 시계열과 같은 순차적인 데이터에서 장기적인 의존성을 캡처할 ... 수 있습니다. 이러한 특성으로 인해 RNN은 자연어 처리, 음성 인식, 기계 번역, 시계열 분석 등 다양한 응용 분야에서 효과적으로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 문장의 다음

리포트 | 6페이지 | 3,800원 | 등록일 2023.11.04

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