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    AI分野の技術記事です。

第1回　数理最適化～入門編～

はじめに昨今、機械学習やディープラーニングといった技術が広く認知され、様々な場所で利用されるようになりました。 機械学習やディープラーニングの技術を用いれば、画像認識や自然言語処理、異常検知などを行うことができますが、万能なツールではありません。何かを計画したり、意思決定の支援することにおいては、"数理最適化"という技術の方が高精度な結果を得ることができます。 今回から複数回にわたって、"数理最適化"という技術に関して記事にまとめていきます。 数理最適化とは最適化問題と

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    • 第5回　時系列分析～ライブラリ編～

      はじめに前回の記事では、時系列予測を"ディープラーニング"で実施する方法について説明し、Pythonでの実装例について紹介しました。 今回は、Pythonで使用することができる時系列ライブラリについて紹介します。 statsmodels公式ドキュメント：https://www.statsmodels.org/stable/index.html GitHub：https://github.com/statsmodels/statsmodels 統計モデリングのためのライブ

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      • 第4回　時系列分析～ディープラーニング編～

        はじめに前回の記事では、時系列分析で良く用いられる"状態空間モデル"について説明し、Pythonでの実装例について紹介しました。 今回は、ディープラーニングを用いた時系列モデルである”RNN”について説明します。 RNNとはRNNはRecurrent Neural Networksの略で、日本語では再帰型ニューラルネットワークと呼ばれます。RNNの説明に入る前に、まずは一般的なニューラルネットワークについて説明します。 本記事を読んでくださっている方の中には、以下のよう

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        • 【Kaggle】Lux AIコンペに参加し銅メダルを獲得しました

          はじめにKaggleで開催された「Lux AI」コンペにチームで参加し、1,178チーム中83位となり銅メダルを獲得しました。本記事では、Lux AIコンペの概要と私たちの取り組み内容について紹介したいと思います。 Lux AIコンペの概要Lux AIは、2つのエージェントを戦わせて、どちらが自身の街を大きくすることができるかを競い合うシミュレーションコンペです。すべてのルールを説明することは難しいため、今回は代表的なルールや環境などについて記載します。 環境 Luxの

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          第3回　時系列分析～状態空間モデル編～

          はじめに前回の記事では、時系列分析で良く用いられる統計的手法として、”自己回帰モデル”と"移動平均モデル"について説明し、Pythonでの実装例について紹介しました。 今回は、時系列分析で良く用いられる"状態空間モデル"について説明します。 状態空間モデルとは状態空間モデルとは、時系列データをモデル化する際に、直接見ることのできない「状態」とその状態から観測される「観測値」に分解してモデル化する手法です。前回の記事で紹介した自己回帰モデルや移動平均モデルなどは背後にある状

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          第3回　時系列分析～状態空間モデル編～

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          第2回　時系列分析～統計的手法編～

          はじめに前回の記事では、時系列分析の入門として、時系列分析とは何なのか、時系列分析に必要な前提知識について説明しました。 今回は、時系列分析で良く用いられる統計的手法のうち”自己回帰モデル”と"移動平均モデル"について説明します。 自己回帰モデルとはWikipediaでは自己回帰モデルは以下のように定義されています。 出典：Wikipedia 自己回帰モデル 自己回帰モデルでは過去の値は将来の値に影響するという前提のもと、時刻tにおける値はそれ以前の値の関数として定義

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          第2回　時系列分析～統計的手法編～

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          第1回　時系列分析～入門編～

          はじめに日々変動する株価、店舗の売上、気温など時間の経過とともに観察されるデータは世の中にたくさんあります。 このようなデータの背後にある理論を見出したり、将来の値を予測するのが時系列分析となります。 今回から複数回にわたって、"時系列分析"に関して記事にまとめていきます。 時系列データとは時系列分析の説明に入る前に、そもそも時系列データとはどのようなものかについて説明したいと思います。 コトバンクでは、時系列データとは以下のように定義されています。 時間的順序を追

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          第1回　時系列分析～入門編～

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