카카오 모빌리티 택시 수요 예측 모델 TGNE | 커리어리

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

Velog

2021년 6월 29일 오전 12:31

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<데이터 리터러시>가 출간됩니다! 작년 봄 어느 날, 커피를 마시면서 엑셀로 밤을 새우지만 데이터 분석이 커리어의 중요한 무기라고 말한 예전 회사 동료의 말이 이 책의 시작이 되었습니다. 일을 제대로 잘 해내고 싶은 분들께 데이터는 중요한 무기이지만 엑셀 이상의 무언가에 목말라 있는 분들이 너무나도 많이 계시다는 것을 알고 이 분들을 위한 친절한 입문서가 필요하다는 생각이 들었습니다.

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