소비재 회사는 다양한 제품 변형에 대한 전체 판매 이력을 가지고 있으며 현재 ARIMA 모델을 사용하고 있습니다. 이 회사는 곧 출시될 신제품에 대한 수요를 예측하고자 합니다. 머신러닝 전문가는 어떤 접근 방식을 사용해야 할까요?

DeepAR은 시계열 예측에 특화된 딥러닝 모델로, 여러 관련 시계열에서 학습하여 패턴을 파악하고 신제품과 같이 과거 데이터가 부족한 경우에도 효과적인 예측을 수행할 수 있습니다. 기존 제품의 판매 이력에서 학습한 정보를 신제품 예측에 활용할 수 있다는 장점이 있습니다. 맞춤형 ARIMA 모델은 신제품에 대한 과거 데이터가 없으므로 훈련할 수 없습니다. k-평균 클러스터링은 예측 모델이 아닌 클러스터링 알고리즘이므로 수요 예측에는 적합하지 않습니다. XGBoost 모델은 회귀 문제에 사용될 수 있지만, 시계열 특성을 직접적으로 모델링하지 않으며, 특히 신제품처럼 과거 데이터가 없는 경우 DeepAR만큼 효과적이지 않을 수 있습니다.