핵심 개념
CounterfacTS를 사용하여 시계열 예측 모델의 견고성을 조사하고 개선하는 방법
초록
머신러닝 모델의 시계열 예측에서 발생하는 문제와 CounterfacTS 도구 소개
CounterfacTS를 사용하여 딥러닝 모델의 견고성을 조사하고 시계열 데이터를 변환하는 방법 소개
시계열 데이터의 특성과 위치에 따른 모델 성능 변화 분석
CounterfacTS를 활용하여 모델의 성능을 개선하는 방법과 결과 분석
통계
대부분의 훈련 데이터가 시간에 따라 변하는 데이터 분포의 영향을 반영하지 못해 모델이 새로운 분포에서 성능이 저하됨
CounterfacTS를 사용하여 딥러닝 모델의 견고성을 조사하고 시계열 데이터를 변환하여 모델 성능 향상
인용구
"CounterfacTS는 딥러닝 모델의 견고성을 조사하고 시계열 데이터를 변환하여 모델 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다."
"시계열 데이터의 특성과 위치에 따른 모델의 성능 변화를 시각적으로 분석할 수 있습니다."