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공간을 가진 데이터: 유클리드 vs 비유클리드

데이터는 단순한 숫자와 문자의 나열이 아니다. 데이터는 마치 공간처럼 차원과 구조를 가지며, 이를 어떻게 이해하느냐에 따라 분석 방식과 결과가 달라진다. 데이터가 놓이는 공간을 유클리드 공간으로 볼지, 비유클리드 공간으로 볼지 구분하는 것은 데이터 분석의 출발점이다. 데이터에도 공간이 있다 데이터는 ‘좌표로 표현되는가’,…

Hierarchical Discrete Transformer for Multivariate Time Series Forecasting 논문 리뷰

고차원 다변량 시계열 데이터의 장기 예측 정확도를 높이기 위해 벡터 양자화와 이산 토큰화를 활용한 Hierarchical Discrete Transformer(HDT) 프레임워크를 제안하고 그 우수성을 입증했다. 논문 요약 해결하려는 문제 본 연구는 고차원 다변량 시계열 데이터의 장기 예측에서 발생하는 복잡성과 비효율성 문제를 해결하고자 했다.…

Time Series Prediction for Cryptocurrency Markets with Transformer and CNN 논문 리뷰

Transformer와 CNN의 하이브리드 아키텍처를 활용하여 암호화폐 시장의 시계열 데이터를 예측하고, 장단기 패턴 인식 성능을 분석한 학술 논문이다. 논문 요약 해결하려는 문제 본 연구는 암호화폐 시장의 높은 변동성과 복잡한 시계열 패턴으로 인한 예측의 어려움을 해결하고자 했다. 기존 시계열 예측 모델들이 금융…

Maximizing Marketing ROI with Advanced Deep Learning Techniques for Predictive Modeling and Customer Segmentation 리뷰

딥러닝(CNN, MLP)을 활용하여 마케팅 캠페인에 대한 고객 반응을 정교하게 예측하고, 이를 고객 세분화와 결합함으로써 제한된 예산으로 마케팅 투자수익률(ROI)을 극대화하는 데이터 기반 전략을 제시한다. 논문 요약 연구 배경 현대 마케팅의 가장 큰 화두는 투자수익률(ROI) 극대화이다. 제한된 예산으로 최대의 효과를 내기 위해,…