자바스크립트 개발자 포럼이번주 금요일(23일)에 진행하는 세미나는 장기 시계열 예측 최신연구동향이라는 주제로 세미나를 준비하였습니다
. 장기 시계열 예측은 주어진 모든 정보를 바탕으로 가능한 정확하게 긴 미래를 예측하는 방법론을 이야기 합니다. 하지만, 전통적인 통계 기반의 시계열 예측 방법론들은 예측의 부정확성으로 인해 금융, 의료, 보건 그리고 교통 뿐만 아니라 다양한 분야에서 활용되지 못하였습니다. 하지만, 최근 2~3년간 딥러닝 기술을 적용하여 발표되고 있는 장기 시계열 방법론들은 다양한 예측 문제에서 높은 성능 뿐만 아니라, 계산 복잡도도 크게 낮추었습니다.
본 세미나에서는 처음으로 장기 시계열 예측에 정확성과 속도 측면에서 큰 성능향상을 보여준 Informer model을 시작으로한 다양한 최신 연구들을 소개합니다.
UNIST 산업공학과석박사통합과정 황윤태님을 모시고 9월 23일(금) 오후 7시에 약 1시간 동안 온라인 라이브로 진행 예정이며, 발표 내용 및 순서는 아래와 같습니다.
상세보기: [AIFactory]
1차시: 장기 시계열 예측에서 다루고자 하는 문제 정의 및 어플리케이션 소개
2차시: 장기 시계열 예측을 성공적으로 만든 주로 사용되는 모델 구조의 Silver bullet 설명
3차시: 앞으로 장기 시계열 예측에서 해결해야할 과제 설명**
이 세미나를 들으셨다면, 제4회빅스타(빅데이터・스타트업) 경진대회도 함께 살펴보시는 것이 어떨까요? 관심있는 분들은 주저하지 마시고 도전하세요!
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