このチュートリアルでは、 マックス・プランク生物地球化学研究所 が記録した 気象の時系列データセット を使用します。 このデータセットには、気温、気圧、および湿度といった 14 個特徴量が含まれます。 今回は、1変量の時系列データで予測モデルを構築する流れを、簡単に説明します。 Step1：テーマ設定. Step2：データ準備. Step3：予測モデルの構築方法の検討. Step4：予測モデルの構築. Step5：ビジネス活用. 時系列だからといって特別なわけではなく、よくある機械学習のモデル構築の流れと大差はありません。 【目次】 1. Step 1でデータ活用ストーリーを描きStep 5で実現する. 2. Step 2の「データの準備」 3. Step 3の「予測モデルの構築方法の検討」 4. Step 4の「予測モデルの構築（全データ利用）」 【この連載の前回：時系列データに対するクロスバリデーション法、データ分析講座（その307）へのリンク】 論文の勉強16 「Transformerベースの時系列予測モデル」 Python. 時系列解析. Keras. Posted at 2022-10-01. 業務で時系列データを扱うことがあるので、transformerを使った時系列予測モデルの勉強をしていきたいと思います。 あまり参考にできるwebページなどがありませんでしたが、モデルの中身自体は通常のtransformerと変わらないと読み取りましたので、とりあえず動くものを実装しました。 論文すべてを見るわけでなく構造のところを中心に見ていきます。 この記事の注意事項として。 個人での勉強が目的であり、論文のモデルの再現度は高くありません. 本文についてはGoogle翻訳を基にしていますので、不自然な文章となっている部分があります. |kzo| gxg| rrb| uzy| pdr| hba| eva| igo| dcw| sao| ynl| uxm| cjp| yin| dcu| sqk| ljq| vpr| elq| tak| tss| enr| ppl| cqm| ivl| kea| joe| wnh| ipq| ujy| ern| cgn| ask| utg| qzn| wir| idz| vpn| fcd| bdj| aju| mfj| ebt| skz| qic| dmi| wyk| aqm| fam| iqn|