요즘 블로그를 일상 소재로 많이 쓰다보니 정체성을 잃어가는 느낌이라, 가끔은 딥러닝 관련 글을 올리려고 한다. 오늘은 zero shot 예측에 대해서 정리!
Time series forecasting에서 full shot와 zero shot는 주로 모델이 훈련되는 방식과 예측 성능에 대한 접근 방식에서 차이가 있다. # Full Shot Forecasting 정의 - 모델이 충분한 양의 데이터로 학습한 후 예측 수행 - 시계열에서의 forecasting은 과거 데이터로 충분히 학습한 경우 특징 - 예측 정확도를 높이기 위해 충분한 데이터가 필요 - 모델이 주기성, 추세 등 시간적 패턴을 학습 - 학습 데이터를 기반으로 향후 시계열 데이터를 예측하기 때문에 학습 데이터가 많을수록 예측 성능 향상 가능 # Zero Shot Forecasting: 정의 - 모델이 특정 시계열 데이터에 대해 별도의 학습 없이 예측 수행 - 예측하고자 하는 데이터에 대한 사전 학습이 전혀 없거나 매우 제한적...
#
AI
#
예측
#
시계열
#
ZeroShot
#
TimeSeries
#
LLM
#
learning
#
FullShot
#
forecasting
#
data
#
트렌드
