前回までは、simpleRNN・LSTM・GTUでモデル構築し1期先予測（1-Step ahead prediction）の方法について説明しました。 以下の記事は、simpleRNNでモデル構築し1期先予測（1-Ste...
Pythonでデータ分析するとき、Jupyter Notebookを使う人は多いことでしょう。 試行錯誤の結果、ほぼ分析の流れが定型化した場合、必要の都度、Jupyter Notebook に記載されたPythonコード...
ビジネスの世界で発生するデータの多くは、時間的概念の紐付いた時系列データです。 例えば、売上金額や受注件数、販売量、生産量、在庫量、PV（ページビュー）数、見込み顧客数、既存顧客数、離反顧客数、故障件数、広告宣伝費、人件...
ビジネスの世界で発生するデータの多くは、時間的概念の紐付いた時系列データです。 例えば、売上金額や受注件数、販売量、生産量、在庫量、PV（ページビュー）数、見込み顧客数、既存顧客数、離反顧客数、故障件数、広告宣伝費、人件...
ビジネスの世界で発生するデータの多くは、時間的概念の紐付いた時系列データです。 例えば、売上金額や受注件数、販売量、生産量、在庫量、PV（ページビュー）数、見込み顧客数、既存顧客数、離反顧客数、故障件数、広告宣伝費、人件...
時系列の深層学習（ディープラーニング）モデルの代表格がRNN（Recurrent Neural Network、リカレントニューラルネットワーク）です。RNNの構築方法と1期先予測（1-Step ahead predic...
時系列の深層学習（ディープラーニング）モデルの代表格がRNN（Recurrent Neural Network、リカレントニューラルネットワーク）です。 RNNの長期記憶が保持できないなどの問題点を改善する形で登場したL...
時系列の深層学習（ディープラーニング）モデルの代表格がRNN（Recurrent Neural Network、リカレントニューラルネットワーク）です。 他には、RNNの長期記憶を保存できないなどの問題点を改善する形で登...
機械学習系のモデルを構築するときに外せない作業の1つが、特徴量エンジニアリング（Feature Engineering）です。 特徴量エンジニアリングの主な作業は、特徴量生成と特徴量選択（変数選択）です。 Feature...
時系列解析モデルと聞くと、AIRMAモデルや状態空間モデルなどの数理統計学系のモデルをイメージする人も多いことでしょう。そして難しく感じた人も多いことでしょう。 時系列モデルは難しそうなイメージがありますが、あまり数理的...
