https://www.youtube.com/watch?v=4xCDkqf74R8 => 참고 자료 : https://jetechnology.tistory.com/37 https://github.com/thuml/TimesNet?tab=readme-ov-file 기존의 딥러닝 모델은 시계열 데이터 분석에서 몇 가지 어려움을 겪어왔는데, 특히 시계열의 특성을 반영하는 데에 한계가 있었습니다. TimesNet은 이러한 단점을 보완하기 위해 설계된 모델로, 시계열 데이터를 효과적으로 처리하고 예측하는 데 있어 여러 강점을 가지고 있습니다. 1. 기존 모델의 시계열 데이터 분석 한계 a. RNN 계열 모델 (LSTM, GRU 등) RNN 기반 모델은 시간의 흐름에 따라 데이터..