제1회 인공지능 오픈학회 택시수요예측
인공지능,딥러닝,택시수요예측,서울창업허브
딥러닝
인공지능 오픈학회에 신청하고 참여한다.
다른 건 몰라도 택시수요예측에 관심이 있었다.
장소는 서울창업 허브다.
장소가 괜찮다. 괜찮은 리소스일 듯
제1회 인공지능 오픈 학회
파이토치
looking to listen, google
youtube_dl
Bayesian Optimization
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe8jVNDSHD0Cw_RlS1xJLNnLygfAuQkaRHPP7rPZN7UlNfFWw/viewform
Mobility as-a-service
공급량과 수요량의 문제
700m x 700m
지역 특징, 시간 특성
가까운 거 보자!!
패턴을 추출
외부 데이터
공간적인 특성과 외부
arima와
공간적인 특징을 뽑아냄
STDN
TGNet
1.CNN+과거 4시간, LSTM은 안 쓴다.
2.8시간 채널 개념을 보자.
3.Max pooling -» average pooling 모든 지역 반영
4.Temporak Guide : 요일 분류
5. taxi drop off
인접한 시간끼리 연관상이 있음을 학습
30분 단위 예측, 4시간 8개 채널
모든 시간 단위
0~255, 4,000개 Min Max 뉴욕, 택시 로그 스케일
다음 30분 수요
이미지로 위치가 있으니 데이터셋
하루 전 거 일주일 전 거를 안 쓰고 대처하려고 4시간 단위
데이량 량, 6개월 택시, 2개월 뉴욕
원형 오버랩 시도
30분 동안의 누적 픽업, 좌표
One-hot
. 사이즈가 계속 커진다.
. 상관성을 알 수 없다.
. 중요도를 알 수 없다.( TF-IDF)
InverseDocument
나는 오늘 학교에 갔다.
나는 학교에서 공부를 했다.
CBoW, Skip-Gram
Negative sampling
아직도 딥러닝이 가물가물하다.
하지만, 이미지화 패턴을 만들고 추이와 경향을 뽑을 수 있다는 것이다.
CNN, RNN 그리고 강화학습이다.
