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이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 시계열 분석을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다. 시계열 분석은 미래의 사건을 이해하고 예측하는 강력한 도구이며 금융, 경제, 기상학 및 공학과 같은 분야에서 널리 사용됩니다.
TensorFlow.js는 기계 학습을 위한 강력한 JavaScript 라이브러리이고 Node.js는 JavaScript 애플리케이션 실행을 위한 널리 사용되는 서버 측 플랫폼입니다. 이 두 가지 기술을 함께 사용하여 정교한 시계열 모델을 구축할 수 있습니다.
이 게시물에서는 다음 주제를 다룹니다.
이 게시물을 마치면 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 시계열 분석을 수행하는 방법을 잘 이해할 수 있습니다.
시계열 분석은 미래 사건을 이해하고 예측하기 위한 통계 기법입니다. 시계열 데이터는 일일 주가, 월별 판매 수치 또는 연간 온도 데이터와 같이 시간이 지남에 따라 수집되는 데이터입니다.
시계열 분석에는 과거가 현재에 미치는 영향과 현재가 미래에 미치는 영향을 이해하는 것이 포함됩니다. 미래의 사건을 예측하는 강력한 도구이며 금융, 경제, 기상학, 공학 등 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다.
시계열 분석은 미래 사건을 이해하고 예측하기 위한 강력한 도구이기 때문에 중요합니다. 시계열 데이터를 사용하여 추세를 이해하고 예측하고 예측 모델을 구축할 수 있습니다.
시계열 분석은 정확한 예측이 많은 비용의 가치가 있을 수 있는 금융 및 경제와 같은 분야에서 특히 중요합니다. 기상학 및 공학과 같은 분야에서 시계열 분석은 허리케인의 경우 도시를 대피해야 하는 경우 또는 폭염의 경우 발전소를 중단하는 경우와 같이 생명을 구하는 결정을 내리는 데 사용할 수 있습니다. .
시계열 데이터는 시간 경과에 따라 수집된 데이터입니다. 시계열 데이터는 매일, 매주, 매월 또는 매년과 같은 정기적인 간격으로 수집할 수 있습니다. 시계열 데이터는 5분마다, 매시간 또는 매일과 같이 불규칙한 간격으로 수집할 수도 있습니다.
시계열 데이터는 선 그래프, 막대 그래프 또는 표와 같은 다양한 방법으로 나타낼 수 있습니다.
시계열 분석을 수행하기 전에 데이터를 전처리하는 것이 중요합니다. 전처리 단계에는 데이터 정리, 누락된 값 대치, 데이터 변환 및 데이터 크기 조정이 포함될 수 있습니다.
데이터 정리에는 유효하지 않거나 잘못된 데이터 요소를 제거하는 작업이 포함됩니다. 잘못된 데이터 포인트는 잘못된 측정 또는 잘못된 데이터 입력과 같은 데이터 수집 오류로 인해 발생할 수 있습니다. 유효하지 않은 데이터 포인트는 데이터의 나머지 부분에서 멀리 떨어진 데이터 포인트인 이상값으로 인해 발생할 수도 있습니다.
누락된 값 대치에는 누락된 데이터 포인트를 추정된 값으로 대체하는 작업이 포함됩니다. 누락된 데이터 포인트는 잘못된 측정 또는 잘못된 데이터 입력과 같은 데이터 수집 오류로 인해 발생할 수 있습니다. 누락된 데이터 포인트는 특정 기간 동안 데이터가 수집되지 않는 경우와 같이 누락된 데이터로 인해 발생할 수도 있습니다.
데이터 변환에는 데이터 형식 변경이 포함됩니다. 예를 들어 테이블의 데이터를 선 그래프로 변환합니다. 데이터를 변환하면 더 쉽게 시각화하고 이해할 수 있습니다.
데이터 크기 조정에는 데이터 범위 변경이 포함됩니다. 예를 들어 범위가 0에서 100인 데이터를 범위가 0에서 1인 데이터로 확장할 수 있습니다. 데이터를 확장하면 데이터 포인트를 비교하고 모델을 구축하기가 더 쉬워집니다.
TensorFlow.js는 기계 학습을 위한 강력한 JavaScript 라이브러리입니다. TensorFlow.js는 자동회귀 모델 및 순환 신경망과 같은 시계열 모델을 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
자기회귀 모델은 과거를 기반으로 미래를 예측하는 시계열 모델입니다. 자기회귀 모델은 일종의 회귀 모델입니다.
순환 신경망은 시퀀스에 있는 데이터에서 학습할 수 있는 시계열 모델입니다. 순환 신경망은 일종의 신경망입니다.
시계열 모델을 구축한 후에는 모델을 평가하는 것이 중요합니다. 시계열 모델에 대한 평가 메트릭에는 정확도, 정밀도, 재현율 및 f1 점수가 포함됩니다.
정확도는 올바른 예측의 백분율입니다. 정밀도는 올바른 긍정적 예측의 백분율입니다. 재현율은 올바르게 예측된 실제 양성 사례의 백분율입니다. F1 점수는 정밀도와 재현율의 조화 평균입니다.
시계열 모델을 해석하는 것은 어려울 수 있습니다. 시계열 모델을 해석하는 일반적인 방법에는 순열 중요도 및 SHAP 값이 포함됩니다.
순열 중요도는 기계 학습 모델을 해석하는 방법입니다. 순열 중요도는 기능이 순열되기 전과 후의 정확도와 같은 메트릭의 차이입니다. SHAP 값은 기계 학습 모델을 해석하는 방법입니다. SHAP 값은 기능이 포함되기 전과 후의 확률과 같은 예측의 차이입니다.
시계열 모델을 구축하고 평가한 후 모델을 사용하여 미래 이벤트를 예측할 수 있습니다. 예측은 미래의 사건에 대해 예측하는 과정입니다.
예측은 종종 시계열 데이터를 사용하여 수행됩니다. 시계열 데이터를 사용하여 추세를 이해하고 예측하고 모델을 구축할 수 있습니다.
예측은 자동 회귀 모델, 순환 신경망, 시계열 분해와 같은 다양한 방법을 사용하여 수행할 수 있습니다.
이 게시물에서는 TensorFlow.js 및 Node.js를 사용하여 시계열 분석을 수행하는 방법을 살펴보았습니다. 우리는 다음 주제를 다루었습니다.
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