시계열 예측과 분석 : 통계적 모형, 혼합형 모형, 딥러닝 모형(박유성 교수, 자유아카데미)
시계열 예측과 분석 : 통계적 모형, 혼합형 모형, 딥러닝 모형(박유성 교수, 자유아카데미) * 머리말 시계열 예측 방법은 (1) 통계적 방법, (2) 혼합적(hybrid) 방법, (3) 딥러닝 기반 방법으로 구분할 수 있다. 대표적인 통계적 방법은 시계열 분해, ARIMA, VARIMA 등이 있고, 혼합적 방법은 통계적 방법과 딥러닝 기반 방법을 혼합한 시계열 예측 기법으로 Prophet, Neural Prophet 등이 대표적이다. 딥러닝을 기반으로 하는 시계열 모형은 딥러닝의 3대 아키텍처인 MLP, RNN, CNN을 근간으로 시계열의 예측력을 획기적으로 향상시키고 정밀화하였으며, 대표적으로 BlockRNN, TCN, N-HiTs, Transformer, DLinear, TiDE, TFT 등이 있다..
2024. 4. 24.
보건의료 분야 인공지능 연구윤리 지침 발간(질병관리처)
보건의료 분야 인공지능 연구윤리 지침 발간(질병관리처) 질병관리청(청장 지영미) 국립보건연구원(원장 박현영)은 보건의료 분야 연구자를 위한 「보건의료 분야 인공지능 연구윤리 지침」을 발간하였다. 본 지침은 연구자가 자율적이고 책임 있는 인공지능 연구를 할 수 있도록 윤리적 기준을 제시하고 있다. 지침에는 인공지능 연구 설계부터 데이터 생성, 모델 개발, 검증‧평가, 적용 및 사후 점검 전 과정에서 발생할 수 있는 윤리적 질문에 대한 원칙*을 제시하였다. * ①인간의 자율성 존중과 보호, ②인간의 행복, 안전, 공공의 이익 증진, ③투명성, 설명 가능성, 신뢰성, ④책무, 법적책임, ⑤포괄성, 공정성, ⑥대응성, 지속 가능성 더불어 응급상황에서의 인공지능 활용과 동의, 의료 인공지능의 질과 안전성, 챗봇의..
2023. 9. 14.
