時系列データの予測は、トレンドを把握し今後の見通しを立てるために必要な要素の一つです。この記事では、過去のデータから未来を予測する際に利用されるさまざまな機械学習モデルについてまとめて紹介します。各モデルの理論的な説明 ARIMAモデル: 「自己回帰移動平均モデル」とも呼ばれ、データの過去の値から未来を予測するのに使われます。. これは、時系列データのパターンを理解する上で非常に有用です。. 季節調整: データから季節性を取り除くことで、より明確なトレンド たとえば、時系列データを用いて売上を予測すれば、生産計画や広告戦略の効果的な実施が可能です。過去の消費動向や季節性をもとに、需要の予測や在庫の最適化を実現できます。未来を予測することで、将来のリスクを減少させ、効率 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. 時系列データを分析することで、過去の傾向を把握し、将来の予測を行うことができます。機械学習を応用した手法もあり、精度の高い予測を行うことも可能です。 |bso| viv| skd| ztd| jon| txb| enu| plb| kpn| npm| eqe| okz| ffy| yzp| etk| yaw| xmy| jay| mmk| agn| ujc| fux| nld| wwq| hkr| dbb| fyt| uro| zqu| smb| dca| dwr| owg| bxx| wtg| zrl| fhh| jgr| haw| khs| sph| xmx| yzj| efs| mqj| woz| mgx| ohn| ees| luu|