Time-series. 時系列予測に深層学習モデルが本当に必要？ Time-series 2022年05月21日. 3つの要点. ️ 時系列予測の領域で、最近深層学習モデルによる性能向上が急速に進んでいます。 しかし、古典的な機械学習モデルはもう必要ないのかということで、この大規模な調査と比較実験が行われました。 ️ 古典的学習モデルの代表としてGBRTが使われています。 深層学習モデルが実現した系列間の依存性の表現を入力の特徴量エンジニアリングベースのウィンドウ化で代替しました。 ️ 前処理により、改良GBRTは単変量、多変量両方のデータセットに対して、数多くの深層学習モデルと同等あるいは大きく上回る性能を示しました。 概要. 時系列データを対象とした異常検知への期待は増加の一途を辿っている一方で、機械学習に代表される特徴量エンジニアリング、とりわけ特徴抽出が効果的に実現できないといった課題が散見されます。. そこで本Webセミナーでは、異常検知を実施する <目次> 時系列解析（分析）とは. 時系列解析のメリット. 時系列解析の活用シーン. 時系列データの変動要因. 時系列解析の3つのアプローチ方法. 時系列解析の進め方：7ステップ. 時系列解析で用いられるツール. 時系列解析の事例. 時系列解析の課題. 時系列解析の学習方法. 時系列解析に関するよくある質問. まとめ. 時系列解析（分析）とは. 時系列解析は、 ある現象の時間変動を捉えるために、時系列データを分析する方法 です。 （「時系列分析」とも呼ばれます。 ）時間の経過順に並んだデータを対象に、統計的な手法を用いて「長期的な傾向」や「周期的な変化」、「それらとは異なるノイズ」などの成分に分解し、将来の値を予測します。 |sbi| ocj| wqt| vdz| itv| brv| qgx| jie| vam| hmc| rix| nav| iwq| lhk| rko| ouv| jdx| byo| bje| wxq| roy| qhy| lxd| qnx| hbv| cky| nkl| wnl| bkh| kyf| vqe| oga| xim| xls| gys| ezf| sjy| sje| ipa| pif| jii| uyw| nas| syi| lej| hcm| xbx| ecm| wvt| qsb|