Neural ODEs for Time Series Forecasting
Neural ODEs(Ordinary Differential Equations)는 시계열 데이터를 예측하는데 사용되는 딥러닝 알고리즘 중 하나입니다.
Neural ODEs는 시계열 데이터를 미분 방정식의 초기값 문제로 변환하여 예측하는 방식입니다.
시계열 데이터를 그래프 형태로 변환한 후, Neural ODEs 모델은 해당 그래프에서 Ordinary Differential Equation을 학습하고, 이를 이용하여 예측을 수행합니다.
이때, Neural ODEs는 RNN이나 CNN과 같은 전통적인 딥러닝 모델과 달리, 임의의 길이를 가진 시계열 데이터에 대해 효과적으로 작동합니다.
Neural ODEs는 시계열 데이터의 연속성을 고려하여 예측을 수행하기 때문에, 예측 성능이 높은 것이 특징입니다.
아래는 Neural ODEs를 이용한 예제입니다. 예제 데이터는 대기 중 이산화탄소 농도 데이터이며, 해당 데이터는 UCI Machine Learning Repository에서 다운로드할 수 있습니다.
위 코드에서는 PyTorch의 Neural ODE 패키지를 사용하여, 대기 중 이산화탄소 농도 데이터를 예측하는 모델을 학습하고 예측 결과를 그래프로 출력합니다.
Deep State Space Models for Time Series Forecasting
Deep State Space Models는 시계열 데이터를 예측하는 또 다른 딥러닝 알고리즘입니다.
Deep State Space Models는 시계열 데이터의 상태를 잠재적인 공간(latent space)에 매핑하여 분석합니다.
이를 통해 시계열 데이터의 다양한 패턴과 추세를 파악하고 예측할 수 있습니다.
Deep State Space Models는 크게 두 가지 모델로 구성됩니다. 첫 번째 모델은 RNN 기반의 Recurrent State Space Models(RSSMs)이며, 두 번째 모델은 VAE 기반의 Variational State Space Models(VSSMs)입니다.
두 모델은 모두 시계열 데이터를 잠재적인 공간에 매핑하는 역할을 하지만, RSSMs는 RNN을 사용하여 시계열 데이터를 처리하고, VSSMs는 VAE를 사용하여 잠재적인 공간을 학습합니다.
또한, Deep State Space Models는 주어진 시계열 데이터에 대한 예측 뿐만 아니라, 시계열 데이터의 잠재적인 구조와 요인을 파악하는 데에도 유용합니다. 이를 통해 데이터 분석 및 예측에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.
아래는 Deep State Space Models를 이용한 예제입니다. 예제 데이터는 대기 중 이산화탄소 농도 데이터이며, 해당 데이터는 UCI Machine Learning Repository에서 다운로드할 수 있습니다.
