AI Engineer, 빼리냐옹이 AI Engineer, 빼리냐옹이

안녕하세요, 빼리냐옹이🐈 입니다 :) 이번에는 Practical Time Series Analysis Chapter 2를 다뤄볼 예정이며, Chapter 2는 내용이 다소 많아 본문이 길어지는 것을 고려하여 Part를 나눠서 작성해보고자 합니다. 'Practical Time Series Analysis' Chapter 2. 시계열 데이터의 발견 및 다루기 Intro. 해당 챕터에서는 시계열 데이터 전처리 과정에서 발생할 수 있는 문제를 다룬다. 데이터 분석 중 타임스탬프에 의한 특정 어려움이 있으며, 타임스탬프를 다루는 과정에서 가장 중요한 단계는 데이터를 정리하고 제대로 처리하는 것으로 해당 챕터에서는 시계열 데이터를 찾고 정리하는 유용한 기술을 소개할 예정 시계열 데이터를 찾고 정리하는 유용한 기술 ..

안녕하세요, 빼리냐옹이🐈 입니다 :) AI를 공부하면서 예측 (Prediction)과 분류 (Classification) 문제를 다루고 이해하기 위해서는 '시계열 분석'을 추가로 공부할 필요가 있다고 생각했습니다. 저는 시계열 분석 서적에서 가장 유명하기도 하고 많은 사람들이 공부했기에 참고할 자료가 많은 'Practical Time Series Analysis'을 스터디 도서로 선정하였고, 해당 서적을 바탕으로 스터디한 내용을 작성해보고자 합니다. Chapter 1. 시계열의 개요와 역사 시계열 분석 시간 순서대로 정렬된 데이터에서 의미있는 요약과 통계 정보를 추출하기 위한 노력으로, 과거 행동을 진단할 뿐만 아니라 미래 행동을 예측하기 위해 시계열 분석을 수행 시계열 분석의 혁신은 새로운 형태의 데이..