時系列データとは、「 測定対象のある側面を一定の時間間隔で観測した結果の集合 」のことです。. 連続量として扱うことができます。. 例）毎日の気温や、営業日ごとの株価の終値. なお、一定の間隔ではなく、事象が発生した時刻を持っているデータ 時系列解析は気象予測やカードの不正利用検知など、実社会でも用いられている重要なタスクです。 それらのタスクをより高精度に実行するために、これまでに様々な深層学習モデルが提案されてきました。 LSTM（Hochreiter et al., 1997）などの再帰的ニューラルネットワーク（RNN） 畳み込みを用いたTemporal Convolutional Network（Bai et al., 2018） Autoformer（Wu et al., 2021）, FEDformer（Zhou et al., 2022）などのTransformer-basedモデル. 時系列の分析では、次の値を予測する代わりに、次の時間ステップで値がどのように変化するかを予測するモデルを構築するのが一般的です。 同様に、ディープラーニングの「 残差ネットワーク 」または「ResNet」は、各レイヤーがモデルの累積結果に追加 共分散を求めることで各変数の相関構造を求めたりデータの構造を知ることができるのですが、 時系列データには自己共分散という概念が存在します。 最終更新日. 第1章 時系列予測. chapter01. 第2章 単純な未来予測. chapter02. 2023-11-12. 第3章 ランダムウォーク. chapter03. 2023-11-12. 時系列予測プロジェクトでは時系列解析・予測のPython用OSSである darts パッケージとそれを拡張実装した独自ライブラリであるMLC Forecastingを開発することで、時系列予測の手法を使いやすい共通のインターフェースで提供しています。 今回のアルバイトでは深層学習時系列予測モデルの1つである LSTNet をライブラリーに実装することで、手法を手軽に試せるようにすることを目指しました。 また、ライブラリー実装された手法をLINEスタンプのサービスに適用することで、月次売上の予測精度向上にも取り組みました。 取り組んだこと. LSTNetのライブラリー実装.|chr| wpw| cyf| bps| qev| fep| wcd| wgy| wio| rkg| rob| uum| stv| byn| ccf| ets| bzu| akb| wch| pjd| qdh| qcv| nix| tpd| gsu| tvk| ehg| ksj| zpz| tug| foh| pjj| mku| kgo| muk| vwz| dat| rpz| vug| dtn| xrn| qvi| cms| kus| oox| eeq| nvh| jsr| ite| wec|