Book description
실제 환경에 특화된 시계열 데이터 분석 및 모범 사례를 다루는 실무 지침서다. ARIMA 및 베이즈 상태 공간 같은 표준적인 통계 모델과 계층형 모델을 폭넓게 다루고, 시계열 데이터 모델링의 현대적인 파이프라인 전체를 실용적인 관점에서 안내한다. 이 책에 담긴 통계와 머신러닝 기술을 활용하면 데이터 엔지니어링 및 분석 과제를 해결하는 방법을 익히고, 시계열 데이터의 핵심을 꿰뚫어볼 수 있는 시각을 얻을 수 있을 것이다.
Table of contents
- 추천사
- 지은이·옮긴이 소개
- 옮긴이의 글
- 감사의 글
- 이 책에 대하여 (1/3)
- 이 책에 대하여 (2/3)
- 이 책에 대하여 (3/3)
- 1장 시계열의 개요와 역사
- 2장 시계열 데이터의 발견 및 다루기
- 3장 시계열의 탐색적 자료 분석
- 4장 시계열 데이터의 시뮬레이션
- 5장 시간 데이터 저장
- 6장 시계열의 통계 모델
- 7장 시계열의 상태공간 모델
- 8장 시계열 특징의 생성 및 선택
- 9장 시계열을 위한 머신러닝
- 10장 시계열을 위한 딥러닝
- 11장 오차 측정
- 12장 시계열 모델의 학습과 배포에 대한 성능 고려 사항
- 13장 헬스케어 애플리케이션
- 14장 금융 애플리케이션
- 15장 정부를 위한 시계열
- 16장 시계열 패키지
- 17장 시계열 예측의 미래 전망
Product information
- Title: 실전 시계열 분석: 통계와 머신러닝을 활용한 예측 기법
- Author(s):
- Release date: April 2021
- Publisher(s): Hanbit Media, Inc.
- ISBN: 9791162247020
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