TACTiS-2의 두 단계 학습 접근법은 시계열 데이터의 장기 의존성 모델링에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상됩니다. 이 방법은 먼저 주변 분포의 파라미터를 학습하고, 그 다음에 종속성 구조를 학습하여 모델을 최적화합니다. 이를 통해 모델은 데이터의 복잡한 종속성을 더 잘 캡처하고, 장기적인 의존성을 더 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 또한, 이러한 접근법은 모델의 수렴 속도를 향상시키고, 더 나은 예측 결과를 얻을 수 있도록 도와줍니다. 따라서 TACTiS-2의 두 단계 학습은 시계열 데이터의 장기 의존성 모델링에 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다.