🌐 [i18n-KO] Translated model_doc/time_series_transformer.md to Korean (#33596)
* docs: ko: model_doc/time_series_transformer.md * fix: resolve suggestions Co-authored-by: Chaewon Song <chaewon1019@ewhain.net> Co-authored-by: Ahnjj_DEV <ahnjj.dev@gmail.com> * fix: resolve suggestions * fix: resolve suggestions * fix: resolve suggestions Co-authored-by: Ahnjj_DEV <ahnjj.dev@gmail.com> --------- Co-authored-by: Chaewon Song <chaewon1019@ewhain.net> Co-authored-by: Ahnjj_DEV <ahnjj.dev@gmail.com>
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Sungmin Oh
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title: (번역중) Informer
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- local: model_doc/patchtsmixer
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title: PatchTSMixer
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- local: in_translation
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title: (번역중) Time Series Transformer
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- local: model_doc/time_series_transformer
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title: 시계열 트랜스포머
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title: 시계열 모델
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- isExpanded: false
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docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md
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docs/source/ko/model_doc/time_series_transformer.md
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http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
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# 시계열 트랜스포머[[time-series-transformer]]
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## 개요[[overview]]
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이 시계열 트랜스포머 모델은 시계열 예측을 위한 기본적인 인코더-디코더 구조의 트랜스포머 입니다.
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이 모델은 [kashif](https://huggingface.co/kashif)에 의해 기여되었습니다.
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## 사용 팁[[usage-tips]]
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- 다른 라이브러리의 모델들과 마찬가지로, [`TimeSeriesTransformerModel`]은 상단에 헤드가 없는 기본적인 트랜스포머 입니다. [`TimeSeriesTransformerForPrediction`]은 상단에 분포 헤드를 추가하여 시계열 예측에 사용할 수 있습니다. 이 모델은 이른바 확률적 예측 모델이며, 포인트 예측 모델이 아닙니다. 즉 샘플링할 수 있는 분포를 학습하며, 값을 직접 출력 하지는 않습니다.
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- [`TimeSeriesTransformerForPrediction`]은 두개의 블록으로 구성되어 있습니다. 인코더는 `context_length`의 시계열 값을 입력(`past_values`라고 부름)으로 받아들이며, 디코더는 미래의 `prediction_length`만큼 시계열 값을 예측합니다(`future_values`라고 부름). 학습중에는 모델에 `past_values` 와 `future_values`쌍을 모델에 제공해야 합니다.
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- 가공하지 않은 `past_values` 와 `future_values` 쌍 외에도, 일반적으로 모델에 추가적인 특징을 제공합니다. 다음은 그 특징들에 대해 소개합니다:
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- `past_time_features`: 모델이 `past_values`에 추가할 시간적 특성. 이는 트랜스포머 인코더의 "위치 인코딩" 역할을 합니다.
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예를 들어 "월의 일", "연도의 월" 등을 스칼라 값으로 (그리고 벡터로 쌓아서) 나타냅니다.
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예시: 특정 시계열 값이 8월 11일에 기록되었다면, [11, 8]을 시간 특성 벡터로 사용할 수 있습니다 (11은 "월의 일", 8은 "연도의 월").
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- `future_time_features`: 모델이 `future_values`에 추가할 시간적 특성. 이는 트랜스포머 디코더의 "위치 인코딩" 역할을 합니다.
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예를 들어 "월의 일", "연도의 월" 등을 스칼라 값으로 (그리고 벡터로 쌓아서) 나타냅니다.
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예: 특정 시계열 값이 8월 11일에 얻어졌다면, [11, 8]을 시간 특성 벡터로 사용할 수 있습니다 (11은 "월의 일", 8은 "연도의 월").
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- `static_categorical_features`: 시간에 따라 변하지 않는 범주형 특성 (즉, 모든 `past_values`와 `future_values`에 대해 동일한 값을 가짐).
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예를 들어 특정 시계열을 식별하는 매장 ID나 지역 ID가 있습니다.
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이러한 특성은 모든 데이터 포인트(미래의 데이터 포인트 포함)에 대해 알려져 있어야 합니다.
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- `static_real_features`: 시간에 따라 변하지 않는 실수값 특성 (즉, 모든 `past_values`와 `future_values`에 대해 동일한 값을 가짐).
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예를 들어 시계열 값을 가진 제품의 이미지 표현 (시계열이 신발 판매에 관한 것이라면 "신발" 사진의 [ResNet](resnet) 임베딩 처럼)이 있습니다.
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이러한 특성은 모든 데이터 포인트(미래의 데이터 포인트 포함)에 대해 알려져 있어야 합니다.
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- 이 모델은 기계 번역을 위한 트랜스포머 훈련과 유사하게 "교사 강제(teacher-forcing)" 방식으로 훈련됩니다. 즉, 훈련 중에 `future_values`를 디코더의 입력으로 오른쪽으로 한 위치 이동시키고, `past_values`의 마지막 값을 앞에 붙입니다. 각 시간 단계에서 모델은 다음 타겟을 예측해야 합니다. 따라서 훈련 설정은 언어를 위한 GPT 모델과 유사하지만, `decoder_start_token_id` 개념이 없습니다 (우리는 단순히 컨텍스트의 마지막 값을 디코더의 초기 입력으로 사용합니다).
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- 추론 시에는 `past_values`의 최종 값을 디코더의 입력으로 제공합니다. 그 다음, 모델에서 샘플링하여 다음 시간 단계에서의 예측을 만들고, 이를 디코더에 공급하여 다음 예측을 만듭니다 (자기회귀 생성이라고도 함).
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## 자료 [[resources]]
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시작하는 데 도움이 되는 Hugging Face와 community 자료 목록(🌎로 표시됨) 입니다. 여기에 포함될 자료를 제출하고 싶으시다면 PR(Pull Request)를 열어주세요. 리뷰 해드리겠습니다! 자료는 기존 자료를 복제하는 대신 새로운 내용을 담고 있어야 합니다.
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- HuggingFace 블로그에서 시계열 트랜스포머 포스트를 확인하세요: [🤗 트랜스포머와 확률적 시계열 예측](https://huggingface.co/blog/time-series-transformers)
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## TimeSeriesTransformerConfig[[transformers.TimeSeriesTransformerConfig]]
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[[autodoc]] TimeSeriesTransformerConfig
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## TimeSeriesTransformerModel[[transformers.TimeSeriesTransformerModel]]
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[[autodoc]] TimeSeriesTransformerModel
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## TimeSeriesTransformerForPrediction[[transformers.TimeSeriesTransformerForPrediction]]
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[[autodoc]] TimeSeriesTransformerForPrediction
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