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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
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
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
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
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
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。