ITPE * JackerLab

개요Prophet은 Facebook(현 Meta)에서 개발한 오픈소스 시계열 예측 모델로, 비전문가도 손쉽게 사용할 수 있도록 설계된 자동화 기반의 예측 프레임워크다. 일별, 주별, 월별 등 정기성을 갖는 시계열 데이터에 대해 강건한 예측을 제공하며, 결측값과 이상치에 대한 내성도 높다. 마케팅, 비즈니스 수요 예측, 트래픽 분석 등에서 널리 사용된다.1. 개념 및 정의Prophet은 Additive Model 기반 시계열 예측기로 다음과 같은 구조를 따른다:y(t) = g(t) + s(t) + h(t) + εₜ 구성 요소 설명 g(t)트렌드: 데이터의 전반적 성장 곡선 (piecewise linear/logistic)s(t)시즌성: 연간, 주간 등 반복되는 패턴h(t)휴일 효과: 특정 이벤트(예: 명..

개요DARTS는 Neural Architecture Search(NAS)의 대표적인 기법으로, 신경망 구조 탐색 문제를 미분 가능한 연속 최적화 문제로 변환함으로써 기존 NAS 방식의 계산 자원 소모 문제를 획기적으로 개선한 알고리즘이다. 본 포스트에서는 DARTS의 핵심 개념, 작동 원리, 기술적 강점, 활용 사례 등을 상세히 다룬다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의DARTS는 신경망 구조 설계를 연속적인 확률적 선택 문제로 모델링하고, 경사 하강법을 통해 효율적으로 최적 구조를 탐색하는 NAS 기법목적고성능 딥러닝 모델을 수작업 설계 없이 자동으로 도출필요성기존 NAS는 탐색 시간 및 자원이 과도하게 소모됨 (수천 GPU 시간 필요)2. 특징특징설명기존 NAS 대비미분 가능 탐색 공간구조 선택을 ..