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rkdrn7979_효율성과 지속 가능성을 고려한 농산물 가격 예측 모델 개발
공동작성자
팀 : rkdrn7979 본선 발표자료입니다.
본 팀은 농산물 가격 예측에 대해 머신러닝과 딥러닝을 활용한 두 가지 접근 방식을 검토하였습니다. 특히 예측 모델의 효율성과 지속 가능성에 중점을 두고 진행하였습니다.
머신러닝 기반 모델은 비교적 간단한 계산 구조로 인해 빠르게 학습하고 적용할 수 있는 장점이 있었습니다. 그러나 시계열 데이터의 비정상성과 실시간 변화에 민감하게 대응하는 데에는 한계가 있었습니다. 반면, 딥러닝 접근법에서는 D Linear 모델과 attention 메커니즘을 결합하여 각 특성 간의 복잡한 상호작용을 효과적으로 반영할 수 있었습니다. 이를 통해 실시간 데이터를 반영하면서도 높은 예측 정확성을 유지할 수 있었습니다.
이와 같은 딥러닝 기반 접근 방식은 데이터 분포의 변화를 신속하게 반영하며, 다양한 요인이 복합적으로 작용하는 환경에서도 우수한 성능을 발휘하는 것으로 확인되었습니다.
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