Transferability

전이성(Transferability)은 시계열 분석에서 모델이나 특성이 하나의 작업에서 다른 관련 작업으로 이전될 수 있는 능력을 의미합니다. 이는 기존 작업에서 얻은 학습 결과를 활용하여 새로운 작업의 성능과 효율성을 향상시키는 것을 목표로 하며, 이를 통해 학습 시간과 데이터 요구량을 줄일 수 있습니다. 실제 응용에서는 전이성이 다양한 영역 간 시계열 예측, 이상 탐지, 분류의 정확성과 안정성을 크게 향상시킬 수 있어 매우 유용합니다.