합성 시계열 데이터 소개
시계열 합성 데이터란 무엇입니까?
시계열 데이터는 날짜-시간 간격으로 수집되고 정렬된 일련의 이벤트, 관찰 또는 측정값을 특징으로 하는 데이터 유형으로, 일반적으로 시간에 따른 변수의 변화를 나타내며 Syntho에서 지원됩니다.
시계열 데이터의 예는 무엇입니까?
- 금융거래: 거래 모니터링을 위한 신용카드 및/또는 직불카드 결제
- 건강 지표: 심박수, 혈액 수치, 콜레스테롤 수치
- 에너지 소비: 스마트 미터 데이터, 전기 사용량
- 센서 판독값: 온도, 유량 등과 같은 센서의 타임스탬프 측정값입니다.
시계열 데이터를 합성하는 것이 어려운 이유는 무엇입니까?
시계열 데이터는 실제 순차 관측에 내재된 시간적 종속성과 패턴을 포착해야 하기 때문에 합성하기가 더 어렵습니다. 각 관측값이 다른 관측값과 관련이 없는 독립적이고 동일하게 분산된 데이터와 달리 시계열 데이터는 시간 단계에 걸쳐 종속성을 나타냅니다. 많은 조직과 대부분의 오픈 소스 솔루션은 시계열을 제대로 합성할 수 없거나 시계열 데이터를 전혀 지원하지 않습니다.
Syntho의 독특한 접근 방식은 가장 복잡한 시계열을 정확하게 합성합니다.
우리의 Syntho 엔진은 가장 복잡한 시계열 데이터를 정확하게 합성하도록 최적화되어 있습니다. 우리는 가장 복잡한 시계열 데이터를 다루는 주요 조직과 협력하여 모델을 최적화했습니다.
우리는 선도적인 조직과 전략적 파트너십을 맺고 있습니다.
Syntho는 Cedars Sinai Medical Center와 같은 주요 조직과 협력했습니다. 이러한 조직은 가장 복잡한 시계열 데이터를 사용합니다. 이를 통해 Syntho는 가장 복잡한 시계열을 정확하게 합성할 수 있는 최고의 시퀀스 모델을 구축할 수 있습니다.
복잡한 시계열 데이터를 지원합니다
Syntho Engine을 사용하면 시계열이 포함된 데이터를 정확하게 합성할 수 있습니다. 우리의 접근 방식은 엔터티 테이블과 종단적 정보가 포함된 관련 테이블 간의 상관관계와 통계 패턴을 적절하게 포착합니다. 여기에는 다음과 같은 시계열과 같은 복잡한 시계열 구조도 포함됩니다.
- 균등한 간격
- 간격이 같지 않은 간격
- 동일한 길이
- 길이가 같지 않음
- 일변량 시계열
- 다변량 시계열
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Syntho를 사용하여 합성 시계열 데이터를 어떻게 생성할 수 있나요?
당사의 Syntho 엔진에는 사용자가 시계열 데이터(종단 데이터)를 합성할 수 있는 Syntho의 시퀀스 모델 기능이 포함되어 있습니다. 합성하려는 타겟 데이터에 시계열 데이터가 포함되어 있으면 시퀀스 모델이 활성화됩니다.
