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📌 JAX로 Seq2Seq 시계열 예측 모델 구현 - 미래 시점을 예측하는 딥러닝 구조📈 시계열 예측(Time Series Forecasting)이란?시계열 예측은 과거의 데이터를 바탕으로 미래의 값을 추정하는 작업입니다.JAX에서는 고속 수치 연산을 활용하여 Seq2Seq 구조의 시계열 예측 모델을 효율적으로 구현할 수 있습니다.🎯 Seq2Seq 구조란?Sequence-to-Sequence(Seq2Seq) 모델은 다음과 같은 구조를 갖습니다:구성 설명Encoder과거 시점 데이터를 받아 잠재 표현(z) 생성Decoderz를 입력으로 받아 미래 시점의 예측값 출력입력 시계열 예30개의 과거 값출력 시계열 예다음 10개의 미래 값💾 1. 시계열 데이터 준비import pandas as pdimpor..

📌 JAX로 시계열 Autoencoder 구현 - 재구성 오차 기반 이상 탐지 모델🚨 이상 탐지가 중요한 이유이상 탐지는 제조, 금융, 보안, 의료 등 다양한 분야에서 정상 상태에서 벗어난 패턴을 조기에 탐지하는 데 사용됩니다.특히 시계열 데이터에서는 이상치가 시간의 흐름 속에 숨어있기 때문에 고급 딥러닝 모델이 필요합니다.🎯 Autoencoder 기반 이상 탐지Autoencoder는 다음과 같은 구조로 동작합니다:단계 설명인코더입력 시계열을 저차원 벡터로 압축디코더벡터를 다시 시계열로 복원이상 탐지복원된 시계열과 원본의 차이(MSE)가 크면 이상으로 판단💾 1. 데이터 준비import pandas as pdimport jax.numpy as jnpfrom sklearn.preprocessing ..

📌 JAX로 시계열 모델 해석하기 - SHAP 기반 Explainable AI for Time Series🧠 왜 시계열 모델도 설명 가능해야 할까?딥러닝 기반 시계열 모델은 예측 성능은 높지만, **"왜 그렇게 예측했는가?"**라는 질문에 답하기 어렵습니다.특히 의료/금융/제조/스마트시티 분야에서 모델의 판단 근거는 중요합니다.**SHAP (SHapley Additive exPlanations)**는 각 입력 시점(feature)이 예측 결과에 얼마나 기여했는지를 수치로 정량화합니다.🎯 1. 목표JAX 기반 시계열 분류/예측 모델의 입력에 대해**어떤 시점(timestep)**이 예측에 가장 크게 영향을 미쳤는지 분석SHAP 유사 로직을 JAX+Flax로 구현🔧 2. SHAP 원리 요약SHAP은 ..

📌 JAX로 Attention 기반 시계열 분류 모델 구현 - TS-Transformer를 활용한 센서/의료 데이터 분석🚀 왜 시계열 분류에 Transformer를 사용할까?전통적인 시계열 분류는 RNN, LSTM 기반으로 설계되었지만,Transformer 구조는 Self-Attention을 통해 장기 패턴 학습, 병렬 처리, 멀티채널 지원 등여러 장점이 있어 최근 시계열 분류에서도 널리 사용되고 있습니다.💡 1. 시계열 분류 예시도메인 설명헬스케어심전도(ECG), 호흡 패턴, 운동 분석스마트공장센서 고장 탐지, 작동 상태 분류IoT 환경사용자 행동 인식, 기기 상태 판별📊 2. 데이터 준비 (예: 다채널 센서 데이터)import pandas as pdimport jax.numpy as jnpfr..

📌 JAX로 조건부 시계열 생성 모델 구현 - Conditional GAN (cGAN)을 활용한 제어 가능한 시계열 생성🚀 조건부 GAN(cGAN)이란?Conditional GAN은 **조건(condition)**을 기반으로 데이터를 생성하는 제어 가능한 GAN입니다.일반적인 GAN이 무작위로 데이터를 생성하는 반면,cGAN은 클래스, 범주, 환경 상태 등의 조건을 추가로 받아"특정한 조건에 맞는 데이터"를 생성할 수 있습니다.💡 1. 시계열 cGAN의 활용 예조건 생성되는 시계열 예시센서 상태: 정상정상 시의 센서 시계열 패턴주가 방향: 상승상승 구간의 주가 시계열계절: 여름여름철 소비 패턴 시계열🧱 2. 모델 아키텍처 구성🎯 입력 구성Generator: [noise z] + [conditio..

📌 JAX로 Time-Series GAN(TSGAN) 구현 - 현실감 있는 시계열 데이터 생성하기🚀 왜 시계열 GAN이 필요한가?현실 세계에서는 시계열 데이터가 적거나 불균형한 경우가 많습니다.예를 들어:센서 오작동 상황이 적게 기록됨이상 데이터 수집이 제한적고가의 측정 비용 등**시계열 GAN(Time-Series GAN, TSGAN)**은 이러한 문제를 해결하기 위해실제와 유사한 새로운 시계열 데이터를 생성할 수 있는 강력한 도구입니다.💡 1. TSGAN 구조구성 요소 역할Generator (G)랜덤 노이즈를 받아서 시계열을 생성Discriminator (D)시계열이 진짜인지(GT) 가짜인지(G에서 생성) 판별LossG는 D를 속이도록 학습, D는 G를 판별하도록 학습🧱 2. 구현 개요 (JA..

📌 JAX로 확률적 시계열 예측 모델 구현 - 예측 불확실성 모델링 (Bayesian Forecasting)🧠 왜 확률적(Time Series Probabilistic) 예측이 필요한가?전통적인 시계열 예측 모델은 **점 예측(point prediction)**만 제공합니다.그러나 실제 환경에서는 미래가 하나로 정해져 있지 않으며,모델의 예측에는 항상 **불확실성(uncertainty)**이 존재합니다.확률적 예측은 단순한 예측값뿐만 아니라:신뢰구간 (confidence interval)예측 분포 (predictive distribution)을 함께 제공함으로써 위험 관리, 이상 탐지, 의사결정에 매우 유용합니다.💡 1. 구현 전략우리는 JAX + Flax를 사용하여 아래의 구조로 모델을 구성합니다..

📌 JAX로 멀티시계열 모델 구현 - 다중 센서 예측 및 이상 탐지🚀 멀티시계열(Multivariate Time Series)이란?멀티시계열은 여러 개의 시계열 데이터(예: 여러 센서, 지표 등)가 동시에 존재하는 시계열을 의미합니다.단일 시계열 모델은 하나의 변수만 예측하지만,멀티시계열 모델은 변수들 간의 **상호작용과 공변성(covariance)**을 함께 학습합니다.💡 1. 주요 활용 사례스마트 팩토리 센서 이상 탐지금융 자산군의 동시 예측IoT 디바이스의 시스템 전체 상태 모니터링📊 2. 데이터 준비 - 예: 공장 센서 3종 데이터import pandas as pdimport jax.numpy as jnpfrom sklearn.preprocessing import MinMaxScalerdf..

📌 JAX로 시계열 이상 탐지 모델 구현 - Autoencoder 기반 Anomaly Detection🚨 시계열 이상 탐지란?시계열 이상 탐지(Time Series Anomaly Detection)는정상적인 패턴에서 벗어난 **비정상적인 이벤트(이상치)**를 탐지하는 기술입니다.이 글에서는 JAX + Autoencoder를 활용하여 시계열 데이터를 재구성하고,재구성 오차가 큰 구간을 이상치로 탐지하는 모델을 구현합니다.💡 1. 이상 탐지 원리 (Autoencoder 기반)구성 요소 역할인코더입력 시계열을 잠재 공간(latent space)으로 압축디코더잠재 공간 벡터를 원래 시계열로 복원이상 탐지원본과 복원 값의 오차가 클 경우 이상치로 판단🎯 재구성 오차가 클수록 정상에서 멀어진 데이터로 간주?..

📌 JAX로 시계열 예측 Transformer 구현 - 장기 패턴까지 학습하는 Self-Attention 기반 모델🚀 왜 시계열에 Transformer를 사용할까?전통적인 RNN/LSTM은 장기 의존성 문제로 인해 과거 정보를 멀리 반영하기 어렵습니다.반면 Transformer 모델은 Self-Attention 메커니즘을 통해입력 시퀀스 내의 모든 시점 간 관계를 동시 계산하여,멀리 떨어진 시점 간의 패턴까지 효과적으로 학습할 수 있습니다.💡 1. Transformer for Time Series - 구조 요약📐 구성 요소포지셔널 인코딩: 시계열 순서를 반영Self-Attention Layer: 모든 시점 간의 상호관계 학습Feed-Forward Network: 정보 변환Output Layer: ..