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데이터 분석가 / 데이터 PO

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카카오 모빌리티 택시 수요 예측 모델 TGNET 논문 정리 1) Basic Model Architecture 2) Temporal Embedding 3) Supplement Embedding • 수요 데이터를 30분 간격 으로 종합한 뒤 과거 4시간 을 입력, 미래 30분 을 출력으로 사용함 • 30분 동안의 이미지가 총 8장 겹쳐진 형태로 데이터를 표현 (8채널의 2D 이미지) • 요일(7), 시간+분(48), 공휴일 여부(1), 공휴일 다음날 여부(1) 의 총 57 차원으로 시간을 표현할 수 있음 + 시간이 조금 지난 내용이지만 수요 예측 모델을 만드는 아이디어를 얻기에 참고가 될만한 부분이 있다고 생각되어 공유 합니다.

카카오 모빌리티 택시 수요 예측 모델 TGNET 논문 정리

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