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2026-05-02 09:18:34 +09:00
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commit 6445fcc05b
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10_Wiki/Topics_GD/Time-Series-Analysis.md
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id: [[P-Reinforce]]-AUTO-TSAN-001
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category: "10_Wiki/💡 Topics/AI"
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last_reinforced: 2026-04-20
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# [[Time-Series-Analysis]]
# [[Time-Series-Analysis|Time-Series-Analysis]]
## 📌 한 줄 통찰 (The Karpathy Summary)
> "시간의 흐름 속에서 규칙 읽기: 과거의 연속된 발자취가 미래의 어디로 향할지, 계절성과 추세라는 돋보기를 통해 데이터의 흐름을 예측하는 시간 여행자의 도구."
@@ -21,8 +21,8 @@ last_reinforced: 2026-04-20
* **Residual (불규칙 요인/노이즈)**: 예측 불가능한 돌발 사건에 의한 변동.
2. **분석 방법론**:
* **Traditional**: ARIMA, SARIMA (통계적 모델).
* **Deep Learning**: [[LSTM]], GRU (순차 데이터 기억), TCN (Temporal Convolutional Networks).
* **Modern AI**: [[Transformers]] 기반 시계열 예측 (Long-term context 확보).
* **Deep Learning**: [[LSTM|LSTM]], GRU (순차 데이터 기억), TCN (Temporal Convolutional Networks).
* **Modern AI**: [[Transformers|Transformers]] 기반 시계열 예측 (Long-term context 확보).
3. **적용 분야**:
* 주가 및 환율 예측, 수요 예측(공급망 관리), 기후 변화 시뮬레이션, IoT 센서 데이터의 이상 감지(Anomaly Detection).
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- **정책 변화(RL Update)**: 금융 시장의 '퀀트 투자 정책'에서 시계열 분석의 속도가 경쟁력의 핵심이 됨에 따라, 밀리초 단위의 시계열 데이터를 실시간 처리하는 '초저지연 분석 정책'이 표준이 됨.
## 🔗 지식 연결 (Graph)
- [[Statistics & Data Analysis]], [[Probability Theory]], [[Operations-Research]], [[Quantitative Economics (수량경제학)]], [[Signal in Noise]]
- [[Statistics & Data Analysis|Statistics & Data Analysis]], [[Probability Theory|Probability Theory]], [[Operations-Research|Operations-Research]], [[Quantitative Economics (수량경제학)|Quantitative Economics (수량경제학)]], [[Signal in Noise|Signal in Noise]]
- **Modern Tech/Tools**: Facebook Prophet, PyTorch Forecasting, InfluxDB (Time-series DB).
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