#patchtst

과거 데이터에는 미래의 힌트가 숨어 있습니다. 주가, 재고, 전력 소비 등 시간에 따라 변하는 데이터를 예측하는 것은 비즈니스 성공의 핵심입니다. 기존에 LSTM이 시계열 예측의 왕좌를 지켜왔다면, Transformer가 빠르게 그 영역을 넓히고, 구글이 개발한 TimesFM은 1000억 데이터 포인트를 학습해 제로샷 예측까지 가능하게 했습니다! 📈 - LSTM: 장기 의존성 학습에 강하며 주가 예측에서 94%의 놀라운 정확도를 보임 - Transformer: Self-Attention으로 병렬 처리와 장기 예측에 탁월 - Temporal Fusion Transformer (TFT): LSTM과 Transformer의 강점을 결합,해석 가능성까지 제공 - TimesFM: 구글의 시계열 파운데이션 모델, 방대한 데이터로 사전학습 완료 하지만 주가 예측은 여전히 어려운 도전입니다. 과적합과 외부 변수의 영향을 항상 고려해야 합니다. 비즈니스에 맞는 최적의 시계열 모델을 찾아 활용해 보세요! 더 깊은 내용을 알고 싶다면 아래 URL에서 확인할 수 있습니다. 문의나 토론도 환영합니다! 어떤 예측 모델에 관심이 있나요? https://doyouknow.kr/482/time-series-forecasting-lstm-transformer-timesfm-stock-demand-prediction/ #시계열예측 #딥러닝 #TimesFM #Transformer #주가예측 #DeepAR #LSTM #Transformer #TimesFM #시계열예측 Read the full article