😎 공부하는 징징알파카는 처음이지?

220926 작성 https://apps.dtic.mil/sti/pdfs/AD1108009.pdf 🖤 VM 및 호스트 성능 지표의 이상 감지를 위한 머신 러닝 machine learning 을 사용하여 IT 시스템 운영자에게 보내는 잘못된 경고의 수를 줄이기 기존 IT 시스템 모니터링에서 감지하지 못한 경고 상황 발견하기 1️⃣.2 Why machine learning? 머신 러닝(Machine Learning, ML)은 컴퓨터 공학에서 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍되지 않고 데이터로부터 학습하는 하위 분야 ML 알고리즘은 사람의 개입 없이 데이터의 패턴을 자동으로 감지하고, 통계 모델을 구축하고, 예측을 한다 ML은 IT 리서치 회사인 Gartner가 고급 분석 및 빅데이터 기술을 IT 관리에 사용하는..

220923 작성 https://gist.github.com/HyeongWookKim/c8f31f30b233896bb8947622d7efaf82 [Ch 7. 시계열 데이터를 다뤄보자] from "파이썬으로 데이터 주무르기(민형기 지음)" [Ch 7. 시계열 데이터를 다뤄보자] from "파이썬으로 데이터 주무르기(민형기 지음)" - Ch 7. 시계열 데이터를 다뤄보자.ipynb gist.github.com 1️⃣ libraries & data load import warnings warnings.filterwarnings('ignore') import pandas as pd import pandas_datareader.data as web import numpy as np import matplotlib..

220923 작성 https://arxiv.org/abs/1912.09363 Temporal Fusion Transformers for Interpretable Multi-horizon Time Series Forecasting Multi-horizon forecasting problems often contain a complex mix of inputs -- including static (i.e. time-invariant) covariates, known future inputs, and other exogenous time series that are only observed historically -- without any prior information on how arxiv.org 🟣 Ab..

220922 작성 https://coding-yoon.tistory.com/131 [Pytorch] LSTM을 이용한 삼성전자 주가 예측하기 안녕하세요. 오늘은 LSTM을 이용해서 삼성전자 주가를 예측해보겠습니다. 큰 Dataset은 따로 필요하지 않으니 부담 갖지 않고 하시면 될 것 같습니다. 아래는 본문 글입니다. cnvrg.io/pytorch-lstm/?gclid=C coding-yoon.tistory.com 1️⃣ library load pandas_datareader Yahoo Finance에서 증시 자료를 받아올 수 있 웹 상의 데이터를 DataFrame 객체로 만드는 기능을 제공 import numpy as np import pandas as pd import pandas_datareader..

220920 작성 https://www.kaggle.com/code/amirrezaeian/time-series-data-analysis-using-lstm-tutorial/notebook http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Individual+household+electric+power+consumption# Time-series data analysis using LSTM (Tutorial) Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Household Electric Power Consumption www.kaggle.com 😎 프로젝트 소개 개별 가정 전력 소비 데이터 ..

220919 작성 https://arxiv.org/abs/2204.11115 Time Series Forecasting (TSF) Using Various Deep Learning Models Time Series Forecasting (TSF) is used to predict the target variables at a future time point based on the learning from previous time points. To keep the problem tractable, learning methods use data from a fixed length window in the past as an explicit inp arxiv.org 🟣 Abstract 시계열 예측(TSF)은..

220919 작성 https://vitalflux.com/different-types-of-time-series-forecasting-models/ Different types of Time-series Forecasting Models - Data Analytics Data Science, Machine Learning, Data Analytics,Python, R, Tutorials, Interviews, AI, Time-series forecasting, Types, ARIMA, SARIMA, VAR, VECM vitalflux.com ▶️ 다양한 유형의 시계열 예측 모델 시계열 예측은 타임 스탬프 데이터 포인트를 기반으로 미래 이벤트를 예측하는 예측 유형 과거 데이터를 사용하여 미래 이벤트를 예측..

220916 작성 https://www.kaggle.com/code/koheimuramatsu/change-detection-forecasting-in-smart-home/notebook Change Detection & Forecasting in Smart Home Explore and run machine learning code with Kaggle Notebooks | Using data from Smart Home Dataset with weather Information www.kaggle.com 😎 energy data from house appliances and weather information 가전제품별 에너지 소비량과 기간 간의 관계를 이해 가전제품의 이상 사용을 감지 날씨 정보와 ..