TensorFlow를 사용한 시계열 예측: 구성요소, 모델 및 단계

시계열 예측이란 무엇입니까?

아시아 태평양 지역은 CAGR(연간 복합 성장률)이 40% 이상으로 세계적으로 가장 크게 성장하고 있는 딥 러닝 시장이라는 사실을 알고 계십니까? 시계열 TensorFlow 예측은 딥 러닝 및 ML에서 중요한 개념입니다. 모든 딥 러닝/ML 모델에는 관찰 모음인 각각의 데이터 세트가 있습니다. 이러한 관찰에는 종종 시간 요소가 포함됩니다. 시계열은 관측치를 시간 순서대로 정렬하여 데이터 세트에 새로운 차원, 즉 시간을 추가합니다.

데이터 세트의 차원을 증가시키면 무엇을 얻을 수 있을지 생각해 볼 수 있습니다. 데이터 세트에 시간 차원을 추가하면 관찰 간에 세부적인 수준의 종속성이 생성됩니다. 그런 다음 이전 관찰의 시계열 예측을 통해 결과를 예측합니다.

시계열 데이터(과거 데이터)를 사용하여 미래를 예측하는 것을 시계열 예측이라고 합니다. 또한 미래는 완전히 알려지지 않았으며 과거 데이터를 기반으로만 예측할 수 있어야 합니다.

시계열 데이터를 분석하여 데이터를 효과적으로 설명하는 모델을 개발합니다. 시계열은 apt 모델을 개발하기 위해 여러 구성 요소로 분해됩니다. 과거 데이터를 가장 잘 설명하는 모델이 개발되면 예측에 사용됩니다. 시계열 분석과 시계열 예측을 혼동해서는 안 됩니다. 후자는 전자가 완료되었을 때만 작동하기 때문입니다.

시계열 구성 요소

시계열 TensorFlow 예측 에 대해 알기 전에 시계열 의 구성 요소에 대해 잘 알고 있어야 합니다. 시계열은 시계열 분석 중에 4개의 구성요소로 분해됩니다. 이러한 구성 요소는 데이터 세트를 올바르게 이해하는 데 도움이 됩니다. 시계열의 네 가지 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 추세 – 시간 경과에 따른 시리즈/데이터 세트의 동작은 추세로 설명됩니다. 시계열의 증가 및 감소 동작은 추세로 설명됩니다.
• 레벨 – 레벨은 시계열의 표현이 직선임을 고려할 때 시계열의 기본 값입니다. 많은 전문가들은 또한 수준을 계열의 평균 값으로 정의합니다.
• 계절성 – 시간이 지남에 따라 반복되는 계열의 동작을 계절성이라고 합니다. 일부 전문가들은 계절성을 주기적인 변동이라고도 합니다.
• 노이즈 – 각 데이터 세트에는 시계열 모델이 설명할 수 없는 일부 데이터 포인트/이상치가 포함되어 있습니다. 이러한 데이터 세트는 예측할 수 없는 속성을 가지고 있으며 시계열 분석/예측을 통해 매핑할 수 없습니다.

시계열에는 레벨과 약간의 노이즈가 있어야 합니다. 그러나 시계열의 추세와 계절성은 선택 사항입니다.

왜 텐서플로우인가?

시계열 예측을 위해 시장에서 사용할 수 있는 프레임워크가 많이 있지만 심층 기술 전문가는 사용 가능한 모든 프레임워크 중에서 TensorFlow를 선호합니다. TensorFlow는 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 Python, C++ 및 CUDA로 작성되었습니다. TensorFlow는 머신 러닝 및 딥 러닝을 위해 특별히 설계된 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리입니다.

TensorFlow는 예측에 사용될 시계열 분석 중에 ML 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. 사용자가 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network) 등과 같은 다양한 유형의 모델을 구축할 수 있도록 제공합니다. TensorFlow는 사용자 및 데이터 세트에 따라 단일 시간 단계 또는 다중 단계를 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 시계열 TensorFlow 예측 중에 다음을 수행할 수 있습니다 .

• 단일 시간 단계에 대한 단일 기능/차원을 예측합니다.
• 단일 시간 단계에 대한 데이터 세트의 모든 차원을 예측합니다.
• 한 번에 여러 단계에 대한 예측(모든 예측을 한 번에 수행).
• 한 번에 하나의 예측이 수행되는 여러 단계에 대한 예측(자기회귀).

시계열 예측을 위한 데이터 설정

시계열 예측 전에 그에 따라 데이터를 준비해야 합니다. 시계열 예측 설정에는 데이터 추출, 시각화, 탐색 , 정리 등과 같은 다양한 프로세스가 포함됩니다. 시계열 예측을 위해 데이터를 설정하는 단계를 살펴보겠습니다.

• 기본 단계는 데이터를 가져오거나 데이터를 추출하는 것입니다. 시계열 예측을 사용하여 풍부한 통찰력을 추출할 데이터 세트가 필요합니다.
• 다음 단계는 중복되거나 관련 없는 데이터 요소를 제거하는 데이터 정리입니다. 누락된 데이터도 이 단계에서 처리됩니다. 조기에 발견된 이상치가 있으면 데이터 세트에서 제거합니다. 구조적 오류는 데이터 정리에서도 수정할 수 있습니다.
• 시간에 따라 변하는 시계열의 양을 신호라고 합니다. 이러한 신호는 또한 시계열의 다양한 물리적 이벤트를 나타냅니다. 예를 들어, 다른 날의 위치에 대한 시계열의 날씨 설명이 있는 경우 신호는 온도, 강우량 등과 같은 물리적 이벤트가 됩니다. 신호를 sin cos 형식으로 변환하여 진행합니다.
• 신호를 sin cos 형식으로 변환하는 것과 함께 시간 및 날짜를 ​​초로 변환합니다. 완료되면 시간과 sin cos 함수를 플로팅합니다.
• 데이터를 예측하고 훈련하기 전에 추가 단순화를 위해 시간을 기준으로 데이터를 분할합니다.
• 데이터는 이제 훈련 전에 정규화됩니다. 데이터 정규화를 위한 가장 간단한 단계는 각 데이터 포인트에서 데이터 세트의 평균을 뺀 다음 표준 편차로 나누는 것입니다.
• 데이터 정규화를 마치면 데이터 편향을 확인해야 합니다. 데이터 편향은 데이터 세트의 일부 요소가 다른 요소에 비해 많이 표현되는 조건으로 정의됩니다. 편향된 데이터는 왜곡된 분석과 함께 정확도를 낮춥니다. 데이터 세트에 존재하는 데이터 편향을 제거하기 위해 바이올린 플롯을 그릴 수 있습니다.

데이터 윈도우

시계열 예측 이전에 관련된 많은 프로세스가 있는지 궁금할 것입니다. 글쎄, 젊은 기술 애호가는 데이터 준비가 데이터를 훈련하거나 분석하기 전에 중요한 단계라는 것을 알아야 합니다. 데이터 윈도우는 시계열 TensorFlow 예측 을 위한 데이터 설정의 마지막 단계입니다 . 데이터 윈도우는 다양한 모델의 데이터를 문제 없이 사용하는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 모델이 미래 1시간을 예측하는 경우 효과적으로 예측하려면 6시간 동안의 기록 데이터 창이 필요합니다. 과거 데이터 창을 '입력 너비'라고 하는 반면 예측할 데이터 창은 데이터 창에서 '오프셋'이라고 합니다.

체크아웃: 가장 인기 있는 Tensorflow 프로젝트

TensorFlow 단일 단계 모델

데이터 세트가 가장 단순하고 미래의 한 단계에 대해서만 예측할 때 TensorFlow의 단일 단계 모델을 사용하게 됩니다. 예를 들어 '시간'의 데이터 창을 만든 경우 한 시간 단계에 대한 예측은 미래의 한 시간을 예측한다는 의미입니다. TensorFlow에서 'WindowGenerator' 객체가 생성되어 입력 및 레이블과 같은 단일 단계 쌍을 개발합니다.

또한 모델을 훈련하기 전에 기준 모델을 생성하는 것이 좋습니다. 베이스라인 모델을 생성하면 초기 단일 단계 모델을 미래의 복잡한 모델과 비교하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 미래의 1시간 동안의 온도를 예측하는 경우 현재 온도를 예측(변경 없음)으로 반환하는 기준 모델을 생성합니다.

시간이 지남에 따라 온도가 천천히 변하기 때문에 1시간 후에도 온도 변화가 없을 수 있습니다. 기준선 모델은 여러 시간 단계를 예측할 때 효과적이지 않습니다.

TensorFlow를 사용하여 단일 시간 단계 모델을 만드는 또 다른 예는 입력과 출력 사이에 선형 변환을 삽입하는 것입니다. 출력이 TensorFlow를 사용하여 선형 모델을 생성하는 동안 평가될 단일 시간 단계에만 의존하는지 확인하십시오. 고밀도 모델은 TensorFlow를 사용하여 생성하는 또 다른 단일 단계 모델입니다.

TensorFlow를 통한 컨볼루션 신경망은 단일 시간 단계를 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다. TensorFlow의 컨볼루션 레이어는 시간 단계를 예측하기 위한 입력으로 여러 시간 단계를 수행합니다. RNN은 시계열 예측에도 널리 사용됩니다.

RNN은 시계열을 단계적으로(기본적으로) 처리하기 때문에 머신의 내부 상태도 시간 단계에서 다른 시간 단계로 이동합니다. RNN 모델은 입력의 긴 기록(이력 데이터)을 기억하는 경향이 있으므로 RNN을 통한 시계열 TensorFlow 예측은 좋은 선택입니다.

TensorFlow 다단계 모델

다단계 모델에서 예측은 다양한 시간 단계에 걸쳐 이루어집니다. 단일 단계 모델과 달리 다단계 모델은 과거 데이터를 사용하여 미래 가치 범위를 예측합니다. 다단계 모델은 단일 샷 예측을 통해 전체 미래 시계열을 한 번에 예측할 수 있습니다. 모델이 한 번에 단일 단계 예측을 수행하는 자동 회귀 예측을 사용할 수도 있습니다. 자기회귀 예측에서 단일 단계 예측의 결과는 다음 시간 단계 예측에 대한 입력으로 작동합니다.

결론

시계열 TensorFlow 예측은 다른 프레임워크에 비해 정확한 결과를 제공합니다. TensorFlow를 통해 단일 단계 예측에 사용할 수 있는 일부 단일 단계 모델(CNN, RNN, Dense 등)에 대해 논의했습니다.

다단계 모델을 사용하여 미래 가치의 범위를 예측할 수도 있습니다. 또한 데이터 준비는 시계열 TensorFlow 예측 이전의 핵심 단계 입니다. DL 및 ML에서 upGrad의 고급 인증 프로그램을 선택하여 DL(딥 러닝) 및 ML의 시계열 예측에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다 . TensorFlow로 시계열 예측 학습을 시작하세요!