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『TimesFM: 100 억 타임포인트, Zero-Shot 예측의 시대』
Автор: 지금은인공지능시대
Загружено: 2025-12-07
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“시계열은 시간축만 본다?”
TimesNet은 그 고정관념을 과감히 부숩니다.
ICLR 2023에서 발표된 이 모델은
1D 시계열을 2D receptive field로 재해석하며
시계열을 ‘찍어 누르는’ 완전히 새로운 방식의 접근을 제안합니다.
이번 에피소드에서는
Wu et al., “TimesNet: Temporal 2D-Variation Modeling for General Time Series Analysis” 논문을 바탕으로
왜 시계열을 2D로 변환해야 했을까?
TimesBlock의 구조와 2D 커널 기반 variation 모델링
AR, Transformer, CNN 모델들을 뛰어넘는 범용성
다양한 데이터셋에서 성능을 보인 이유와 적용 가능성
“시계열에도 ‘비전’이 필요하다?”
이미지 처리 기술을 차용해
시계열의 일반화 모델을 지향하는 TimesNet의 철학,
그리고 그 구조적 혁신을 함께 파헤쳐봅니다.
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