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🚀 Building Scalable Time Series Forecasting Systems with JAX – IntroductionTime series data is everywhere.From predicting electricity demand to monitoring medical signals or modeling stock prices — every serious AI application eventually hits the same question:“How do I model, forecast, and understand data that changes over time?”In this blog series, I’m going to walk you through a modern, prod..

📌 [시리즈 보너스] JAX 기반 시계열 프로젝트의 전체 구조 설계 및 실전 적용 가이드지금까지 우리는 JAX로 시계열 데이터를 학습, 예측, 그리고 생성하는 데 필요한 거의 모든 기술적 요소를 하나씩 다뤄봤습니다.이번 글에서는 그간 배운 내용을 실제 프로젝트로 통합하여 어떻게 활용할 수 있을지,또 어떤 구조로 애플리케이션을 개발해야 하는지를 "시스템 관점"에서 풀어보겠습니다.🏗️ 1. 전체 시스템 아키텍처+-----------------+ +-------------------+ +--------------------+| 실시간 센서 수집 | → | 시계열 저장소 | → | JAX 기반 모델 || (IoT / 거래 데이터) | | (Times..

📌 JAX + Diffusion 모델로 시계열 데이터 생성하기 – 안정적이고 다양성 있는 시계열 생성의 새로운 해답🔍 왜 Diffusion 모델을 시계열에 적용하는가?GAN은 학습 불안정성, VAE는 blurry output 문제Diffusion 모델은 점진적으로 노이즈를 제거하며 원본을 복원이를 시계열에 적용하면 다양성과 현실성을 동시에 갖춘 시계열 생성 가능특히 의료, 금융, 기상 등 민감한 시계열 생성에 강력한 대안이 될 수 있음🎯 이번 글의 목표JAX로 Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM) 구조를 간단히 구현1차원 시계열 데이터를 생성하고 시각화각 스텝에서 시계열이 어떻게 "복원"되는지 관찰📁 1. 시계열 데이터 생성 및 전처리import nu..

📌 JAX로 LLM 스타일 Time Series Prompting 시스템 만들기 – GPT 구조를 시계열에 적용하는 새로운 시도🧠 왜 시계열에 LLM(Prompting)을 쓰는가?자연어처럼, 시계열도 "과거 맥락으로 미래를 예측"하는 문제GPT 구조는 long context 처리에 탁월 → 시계열에도 매우 잘 맞음기존 시계열 모델은 fixed window 구조인 반면, LLM 기반은 flexible context결과적으로 보다 자연스럽고 유연한 시계열 생성 가능🧪 우리가 만드는 시스템은?"과거 100개의 센서값이 주어졌을 때, 다음 10개 값을 이어서 '생성'하는 GPT-style 모델"🧱 1. 시계열 GPT 모델 구조구성요소 설명Tokenizer시계열 데이터를 "토큰" 단위로 변환 (연속값 → ..

📌 JAX 기반 Variational Autoencoder (VAE)로 시계열 데이터 생성 및 이상치 탐지하기🌐 왜 VAE를 시계열에 적용할까?정상적인 시계열 패턴을 잠재 공간(latent space)에 압축재구성 에러를 통해 이상치를 탐지하거나새로운 시계열 샘플을 생성해 데이터 증강, 시뮬레이션 등에 활용 가능JAX의 자동 미분과 GPU 가속, Flax의 간결한 구조 정의 덕분에 매우 깔끔하게 구현 가능!🧠 VAE 구조 요약구성 요소 설명인코더입력 시계열 → 잠재 변수 z의 분포 (μ, σ)샘플링z ~ N(μ, σ^2)디코더z → 시계열 재구성손실재구성 오차 + KL Divergence (정규 분포와의 차이)💾 1. 시계열 데이터 준비import numpy as npimport jax.numpy..

📌 JAX로 ARIMA + 딥러닝 Hybrid 시계열 예측 시스템 구현하기 – 전통 통계 모델과 딥러닝의 완벽한 콜라보🧠 왜 ARIMA + Neural Network?ARIMA는 시계열의 선형적 부분 (추세, 자기상관 등)을 잘 설명딥러닝은 비선형적 패턴과 복잡한 상호작용을 잘 잡아냄둘을 결합하면 정확성과 해석력, 두 마리 토끼를 잡는 구조가 만들어짐💡 구성 아이디어구성 요소 역할ARIMA 모델전통적인 예측 (Statsmodels 사용)Neural NetARIMA로 설명되지 않는 오차를 학습Hybrid OutputARIMA 예측 + NN 예측 오차 보정 = 최종 예측💾 1. 데이터 준비 및 ARIMA 피팅import pandas as pdfrom statsmodels.tsa.arima.model ..

📌 JAX로 Graph Neural Network (GNN) 기반 시계열 예측 모델 만들기 – 관계 + 시계열 데이터를 동시에 학습하는 방법🤔 왜 GNN + 시계열 예측인가?우리는 종종 서로 연결된 시계열 데이터를 다뤄야 합니다.예를 들어:전력망: 각 발전소/변전소 간의 연결센서 네트워크: 제조설비 내 센서들이 상호작용도시 교통: 각 지역의 교통량 + 도로망 연결 구조이럴 때 Graph Neural Network(GNN)는 각 노드(시계열 데이터 단위)가자신과 이웃 노드의 정보까지 활용해서 더 정교한 예측을 가능하게 합니다.🎯 GNN 기반 시계열 예측 모델 개요구성 요소 설명노드시계열 데이터를 가진 단위 (센서, 지역 등)엣지노드 간의 관계 정보 (거리, 영향력, 상관도 등)GNN 레이어이웃 노드 ..

📌 JAX로 Prophet 스타일 + Neural Basis Expansion Hybrid 시계열 예측 모델 구현🌟 왜 Hybrid 모델인가?Prophet은 계절성, 추세, 휴일 효과 등 해석 가능한 예측이 강점**Neural Basis Expansion (N-BEATS)**는 딥러닝 기반의 고정된 블록을 쌓아 높은 예측 정확도를 달성JAX에서는 정형적 계절성 + 비선형 딥러닝 구조를 동시에 반영한 Hybrid 모델을 유연하게 구현할 수 있음🎯 이 글에서 구현하는 Hybrid 구성구성요소 역할Trend Component (Linear/Logistic)Prophet의 추세 모델링Seasonal Component (Fourier basis)주기성 정보 반영Residual Neural Component ..

📌 JAX로 Transformer 기반 다변량 시계열 예측 모델 구현 - Multi-head Attention을 활용한 고급 Forecasting⚡️ Transformer는 어떻게 시계열 예측에 유리할까?Self-Attention: 시계열 전 구간에서 정보 상호작용 가능병렬 처리: RNN에 비해 학습/추론 속도 빠름멀티채널 지원: 여러 센서 또는 변수(feature) 간 관계 모델링 용이멀티스텝 예측: 미래 10, 20, 30 step까지도 동시에 예측 가능💡 모델 구조 개요구성 요소 설명Positional Encoding시간 정보를 인코딩Encoder Block다중 시점과 피처 간 상호작용Decoder Block (선택적)과거 + 미래 조건 기반 예측Output Head다변량 미래값 출력💾 1. ..

📌 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..