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강의자&채점자14 이원도 

 

 

우수과제자15 조효원

 

우수과제 선정 이유

  •  효원님은 통계 모형의 이론이 딥러닝 모형에 사용됨을 말씀해주셨습니다. 이전 시점의 값의 선형결합을 통해 미래를 예측하는 AR 모형의 원리가 RNN, GPT 등의 언어모델에 기본적으로 사용되고, 시계열 자료에서 푸리에 계수를 추출해 계절적 주기를 파악하는 원리가 Transformer의 positional embedding에 사용된다는 점을 강조하셨습니다. 
  • 다음으로 딥러닝 모형이 분류/예측에서 뛰어난 성과를 보이고 있지만, 모형의 수행에 대해 다각도에서 평가하고 성과를 향상시키기 위해 도메인지식과 통계지식이 필요하다고 말씀하신 점이 인상적입니다. 
  • 마지막으로 ARIMA, LSTM 모형의 성능을 비교해, ARIMA와 LSTM의 혼합모형이 제일 높은 성능을 보였다는 논문결과를 참고한 점에 가산점을 드렸습니다.

깃헙

https://github.com/tobigs-datamarket/tobigs-15th/blob/main/7wk_Time_Series/%237-2.%20%EC%8B%9C%EA%B3%84%EC%97%B4%EB%B6%84%EC%84%9D.md

 


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