sktimeに読み込めるデータフォーマットは次の４つです。 csvフォーマット tsフォーマット Weka ARFFフォーマット UCR .tsvフォーマット 前回は、最も利用頻度が高いと思われるCSVの読み込み方と、s...
最近、ビジネスの世界で、売上などの時系列データを使い予測モデルを構築し、近未来を予測しながらビジネス活動する人や組織が増えてきました。 ただ、予測モデルを構築するとき…… どのモデル（アルゴリズム）がいいのか？ どの説明...
前回は、データ構造を説明しました。 それぞれのデータ構造に沿ったデータの読み込み方・作り方があります。 sktimeに読み込めるデータフォーマットは次の４つです。 csvフォーマット tsフォーマット Weka ARFF...
ビジネスの現場で時系列データを使った、最近よく目にする幾つかの活用事例があります。 次の7つです。 基本となる3活用事例 モニタリング指標の将来予測 モニタリング指標の異常検知とその要因探索 モニタリング指標の先行指標探...
もし、あなたがビジネスでデータ活用を考えているなら、時系列データを避けることは出来ません。 なぜならば、ビジネス現場は時系列データで溢れているからです。 あまりにも身近すぎて、意識していない人も多いことでしょう。 では、...
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...
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...
売上などのビジネス系のデータの多くは、時間概念が紐付いた時系列データです。 時間概念を取っ払ったテーブルデータと異なり、時系列データは、過去の値に大きく依存する、という特徴があります。 そのため、一工夫必要になります。例...
