Time Series Forecasting

시간序列 예측은 과거 시간 스탬프 데이터에 모델을 적합시켜 미래 값을 예측하는 작업입니다. 이 작업은 통계적 및 기계 학습 방법을 사용하여 시간序列 데이터에서 패턴과 트렌드를 추출하여 미래 데이터 포인트의 정확한 예측을 달성하는 것을 목표로 합니다. 전통적인 방법으로는 이동 평균, 지수 평활화, 그리고 ARIMA 모델이 있으며, 현대적인 기술로는 순환 신경망(RNN), 트랜스포머, 그리고 XGBoost 등도 널리 활용되고 있습니다. 시간序列 예측은 금융, 기상학, 에너지 등의 분야에서 중요한 응용 가치를 가지고 있으며, 모델 성능은 일반적으로 평균 제곱 오차(MSE) 또는 루트 평균 제곱 오차(RMSE)와 같은 지표를 사용하여 평가됩니다.