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머신러닝: 시공간 모델링 (Spatio-Temporal Modeling) 완벽 가이드

🗺️ 시공간 모델링 (Spatio-Temporal Modeling) 소개시공간 모델링은 시간적(Temporal) 및 공간적(Spatial) 데이터를 함께 분석하여 패턴을 파악하고 예측하는 머신러닝 기법이다. 이 모델링은 지리적 위치와 시간이라는 두 가지 중요한 차원을 고려하여 데이터 간의 관계를 이해하는 데 중점을 둔다. 예를 들어, 기온, 강수량, 인구 밀도, 교통량 등 다양한 데이터가 시공간 모델링의 대상이 될 수 있다. 이 기법은 기후 변화 연구, 도시 계획, 교통 예측, 질병 확산 예측 등 다양한 분야에서 활용된다.🕰️ 시간적 데이터 (Temporal Data) 이해하기시간적 데이터는 특정 시점 또는 기간에 걸쳐 측정된 정보를 의미한다. 이는 연속적인 값(예: 주가) 또는 이산적인 값(예: 매..
머신러닝 2025. 3. 22. 15:42
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