전체 글103 [후쿠오카] 4일 동안 75km 걸으면서 한 것들과 느낀 점 7/1~7/4. 후쿠오카에 혼자 여행을 했다. 혼자하는 첫 여행을 외국에서 할 줄은 상상도 못했지만, 그만큼 소중했던 첫 여행이지 않을까 싶다. 또한, 입대 전 많은 경험들을 쌓고 싶어서 결정한 선택이었고, 오히려 4일로 계획한 것이 짧아서 아쉬운 선택이었다. 4일 간 어떤 것들을 했는지 간략하게 풀어보고, 일본 체류 기간은 2023년 초 도쿄를 포함해 8일 밖에 되지 않았지만 느낀 점을 풀어보고 싶다. 뭐 했는지 써놓는 것들은 나중에 후쿠오카 여행을 가는 사람들이 있다면 참고해도 좋을 것 같다! 7/1일본 여행 전 계속 확인했던 것은 날씨였다. 내가 가는 기간이 장마이기 때문에 혹여나 4일 내내 비가 오는 것이 아닐까 하고 걱정하며 비행기를 탑승했다. 후쿠오카에 도착하고 공기를 맡으면서 느낀 점은 이랬.. 2024. 7. 6. Time Series as Features What is Serial Dependence?이전 강의에서는 시간 종속 속성, 즉 시간 지수에서 직접 도출할 수 있는 특징을 사용하여 가장 쉽게 모델링할 수 있는 시계열의 속성에 대해 살펴보았습니다. 그러나 일부 시계열 속성은 시계열 종속 속성으로만 모델링할 수 있습니다. 즉, 대상 시계열의 과거 값을 피처로 사용하는 것입니다. 이러한 시계열의 구조는 시간 경과에 따른 플롯에서는 명확하지 않을 수 있지만, 아래 그림에서 볼 수 있듯이 과거 값에 대해 플롯하면 구조가 명확해집니다.이 단원의 목표는 오른쪽 그림과 같은 플롯에 곡선을 맞추도록 모델을 훈련하는 것입니다. 즉, 모델이 직렬 의존성을 학습하도록 하려는 것입니다.Cyclesserial dependence가 나타나는 일반적인 방법 --> 주기(싸이클.. 2024. 5. 22. Time Series - Seasonality What is Seasonality?우리는 시계열의 평균에 규칙적이고 주기적인 변화가 있을 때마다 시계열은 Seasonality을 나타낸다고 말합니다. Seasonality 변화는 일반적으로 시계와 달력을 따릅니다. 하루, 일주일 또는 1년에 걸쳐 반복되는 것은 일반적입니다. Seasonality은 종종 일 년 또는 날짜와 시간을 둘러싼 사회적 행동의 규칙에 의해 결정됩니다.우리는 계절성을 모델링하는 두 가지 종류의 특징을 배울 것입니다. 첫 번째 종류인 지표는 일별 관측치의 주 시즌과 같이 관측치가 적은 계절에 가장 적합합니다. 두 번째 종류인 푸리에 특징은 일별 관측치의 주 시즌과 같이 관측치가 많은 계절에 가장 적합합니다.Seasonal Plots and Seasonal Indicators이동 평균.. 2024. 5. 21. Time Series - Trend What is Trend?시계열의 trend 성분은 시계열의 평균에 지속적이고 장기적인 변화를 나타냅니다. Trend는 시계열에서 가장 느리게 움직이는 부분으로, 가장 큰 시간 척도를 나타내는 부분입니다. 제품 판매의 시계열에서 연도별로 제품에 대해 더 많은 사람들이 알게 되면서 시장이 확대되는 효과가 증가할 수 있습니다.그러나 보다 일반적으로 시계열의 지속적이고 느리게 움직이는 변화는 trend를 구성할 수 있습니다. 예를 들어 시계열에는 일반적으로 변동에 대한 trend가 있습니다.Moving Average Plots 시간 시리즈가 어떤 종류의 경향을 가지고 있는지 알기 위해, 우리는 이동 평균 플롯을 사용할 수 있습니다. 시간 시리즈의 이동 평균을 계산하기 위해, 우리는 정의된 폭 안에 있는 값들의.. 2024. 5. 21. 이전 1 2 3 4 ··· 26 다음 728x90
