시계열 데이터 증강 - 학습 방법 (Learning Methods)

시계열 데이터 증강 - 학습 방법 (Learning Methods)

여기에서는 데이터 증강 분야에서의 중요한 기법인 '학습 방법(Learning Methods)'에 대해 알아보려 합니다. 특히, 이 중 '임베딩 공간 (Embedding Space)'과 '심층 생성 모델 (Deep Generative Models)'의 개념과 활용 방법을 자세히 탐구해 보겠습니다. 데이터 과학과 인공지능 분야에서 데이터 증강은 모델의 성능을 향상시키고, 보다 정교한 예측을 가능하게 하는 중요한 도구입니다. 

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데이터 증강 방법 중 학습 방법(Learning Methods) 의 기법인 임베딩 공간 (Embedding Space)과 심층 생성 모델 (Deep Generative Models)에 대해서 설명하겠습니다.

임베딩 공간 (Embedding Space)

이 접근 방식은 원시 입력 데이터(raw input)보다 임베딩된 입력 데이터(embedded input)에 대한 데이터 증강이 더 효과적이라는 접근 방식입니다.

 

원시 입력 데이터는 데이터의 가장 기본적인 형태를 의미합니다. 예를 들어, 이미지 데이터의 경우 픽셀 값, 시계열 데이터의 경우 시간에 따른 원시 측정값 등이 이에 해당합니다. 이 데이터는 종종 높은 차원을 가지며, 직접적인 처리나 분석에 어려움이 있을 수 있습니다.

 

반면, 임베딩된 입력 데이터는 원시 데이터를 저차원의 대표적인 특성 공간으로 변환한 형태입니다. 이 과정은 데이터의 핵심적인 특성을 추출하고, 차원을 축소하여 데이터를 더욱 처리하기 쉽게 만듭니다. 임베딩 과정은 데이터를 더욱 응집된 형태로 표현하며, 중요한 패턴이나 구조를 보다 명확하게 드러내는 데 도움이 됩니다.

 

이러한 임베딩 과정에서 데이터의 중요한 특성이 강조되고, 불필요한 노이즈나 변동성이 줄어들게 됩니다. 따라서, 임베딩된 입력 데이터에 대한 데이터 증강은 원시 데이터에 직접 적용하는 것보다 효과적일 수 있습니다.

임베딩된 입력 데이터에 대해서는 보간(interpolation)과 외삽(extrapolation) 기법을 적용합니다. 

 

임베딩 공간은 원래의 고차원 데이터를 저차원의 대표적인 특성 공간으로 변환한 것입니다. 이 변환은 복잡한 원시 데이터를 더 간단하고, 의미 있는 형태로 압축하여 표현하게 됩니다. 예를 들어, 원시 이미지 데이터의 픽셀 값이 임베딩 과정을 통해 주요 시각적 특성을 나타내는 저차원 벡터로 변환될 수 있습니다.

 

원래의 데이터 표현을 고차원에서 저차원의 임베딩 공간으로 변환하여, 원시 데이터를 더 간단하고, 의미 있는 형태로 압축하여 표현됩니다.

 

보간은 이러한 임베딩 공간 내에서 존재하는 두 데이터 포인트 사이의 중간 값을 추정하는 과정입니다. 이는 기존 데이터 포인트들 사이에 새로운 데이터 포인트를 생성하여, 데이터셋의 표본 공간을 더 조밀하게 만듭니다. 그래서, 보간은 데이터의 연속적인 특성을 유지하면서 데이터의 다양성을 증가시키는데 유용합니다.

 

외삽은 임베딩 공간의 기존 데이터 포인트 범위를 넘어서는 새로운 데이터 포인트를 생성하는 과정입니다. 이는 기존 데이터의 경향성을 바탕으로 새로운 범위의 데이터를 예측하며, 데이터셋의 범위를 확장하는 데 사용됩니다. 그래서, 외삽은 특히 데이터셋에 누락된 부분을 채우거나 새로운 시나리오를 탐색하는데 효과적입니다.

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심층 생성 모델 (Deep Generative Models)

이미지 생성에 주로 사용되는 심층 생성 모델을 시계열 데이터 생성에 적용하는 방법입니다. Recurrent Generative Adversarial Network(RGAN)와 TimeGAN이 대표적인 알고리즘입니다.

• Recurrent GAN (RGAN):
  • 의료 데이터와 같은 순차적인 데이터를 생성하기 위해 설계된 모델입니다.
  • GAN(Generative Adversarial Network) 모델에서 Generator 는 계속해서 데이터를 생성하고, Discriminator는 Generator 가 생성된 데이터와 실제 데이터를 구별하는 진위 판단 역할을 합니다. Generator 가 진짜 같은 데이터를 생성하도록 유도하는 것입니다.
    
  • Discriminator는 각 시간 단계(time-step)에서  해당 시점의 데이터가 실제 데이터인지, 아니면 Generator에 의해 생성된 가짜 데이터인지를 판단합니다. 각 시간 단계의 데이터가 실제 데이터의 시간적 패턴과 얼마나 일치하는지를 평가하는 과정을 수행합니다.
  • 이를 통해서 Generator가 단순히 현재 데이터 포인트만을 고려하는 것이 아니라, 전체적인 시간적 맥락을 이해하고 반영하는 데이터를 생성하도록 유도합니다. 그래서, Generator는 잠재 공간(latent/noise space)에서 실제 데이터의 분포를 반영하여 새로운 데이터를 생성하게 됩니다.

• TimeGAN:
  •  TimeGAN은 시계열 데이터의 적대적 생성(Generative Adversarial Networks, GAN)을 위해 특별히 설계된 모델입니다.  그리고, 감독 학습 기법을 사용하여 모델이 실제 데이터의 시간 조건부 분포를 더 잘 학습하도록 합니다.
  • 기존의 Discriminator와 Generator 구조를 유지하면서, 감독된 손실 (supervised-loss) 을 통해 시간 조건부 분포 (time-conditional distribution) 를 고려하는 손실 함수가 시계열 데이터 증강 모델이 실제 데이터의 시간적 패턴과 동향을 보다 정확하게 반영하도록 돕습니다. 
  • 위에 시간 조건부 분포라는 것은 특정 시간에 대한 데이터 포인트의 분포를 말하며, 시간의 흐름에 따라 데이터가 어떻게 변화하는지를 모델링하는데 중요한 요소입니다. 따라서, 시간적 패턴과 동향을 보다 정확하게 반영하도록 돕는 역할을 합니다.
  • Embedding Network는 TimeGAN 내에서 시계열 데이터를 저차원의 특성 공간으로 변환하는 역할을 합니다.
    이 변환 과정은 원시 시계열 데이터의 중요한 시간적 특성을 보존하면서 데이터를 더욱 간결하고 처리하기 쉬운 형태로 만듭니다. 이 저차원의 표현은 모델이 데이터의 핵심적인 특성을 더 쉽게 분석하고 학습할 수 있게 해줍니다. Embedding Network는 시계열 데이터의 중요한 시간적 특성을 효과적으로 캡처하고, 이를 적대적 생성 프로세스에 통합하여 모델이 더 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 생성하도록 하는 핵심 요소입니다.

 

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데이터 증강 분야에서 중요한 역할을 하는 '임베딩 공간'과 '심층 생성 모델'에 대해 알아보았습니다. 임베딩 공간은 데이터를 효과적으로 압축하고, 중요한 특성을 강조하는 데 중요한 역할을 합니다. 반면, 심층 생성 모델들은 복잡한 데이터 구조를 모방하고, 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다. RGAN과 TimeGAN 같은 모델은 이러한 기법을 활용하여 모델의 강건성과 다양성을 향상시키는 데 필수적인 부분임을 다시 한번 확인할 수 있었습니다. 

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"AI 예측 지식 창고"에서는 수요 예측과 가격 예측을 위한 머신러닝 및 딥러닝 기법과 데이터 소스를 모아놓았습니다. 이 블로그는 데이터 과학과 인공지능의 최전선에서 활용되는 다양한 알고리즘과 모델링 접근법을 소개하며, 특히 파이썬 Package 나 아마존 AWS 알로리즘을 활용한 수요 예측 또는 가격 예측의 실전 개발에 필요한 실용적인 지식과 가이드를 제공합니다. 방문자들은 여기에서 딥 러닝 시계열 예측 또는 머신 러닝 시계열 예측을 하기 위해 복잡한 시장 데이터를 해석하고, 예측 모델을 구축하는 방법을 배울 수 있습니다. 그리고, 주식 가격 예측, 주택 가격 예측, 농산물 가격 예측, 여러 가지 수요 예측에 대한 사례를 소개하고 있습니다."