学習手法 TFT：解釈可能な時系列予測用ディープラーニング(2/2)
１．TFT：解釈可能な時系列予測用ディープラーニング(2/2)まとめ・静的変数の最大の重みは店舗と商品、将来変数の最大の重みは広告期間と国民の祝日・TFTはハードコーディングなしに持続的な時間的パターンを学習する事が出来ていた・TFTは不安...
time series forecasting
学習手法 学習手法 TFT：解釈可能な時系列予測用ディープラーニング(1/2)
１．TFT：解釈可能な時系列予測用ディープラーニング(1/2)まとめ・複数の時間間隔で関心のある変数の将来を予測することは時系列機械学習における重要な課題・従来の時系列モデルはモデルがどのようにして予測に至ったかを説明することは困難・TFT...
アプリケーション 時系列予測にAutoMLを使用する(2/2)
１．時系列予測にAutoMLを使用する(2/2)まとめ・最新コンペであるM5予測コンペでAutoMLは銀メダルゾーンにあたる成績を収めた・人間の参加者が数か月かかったモデル設計を2時間と人的介入なしでAutoMLは達成・他のデータセットでも...
アプリケーション 時系列予測にAutoMLを使用する(1/2)
１．時系列予測にAutoMLを使用する(1/2)まとめ・時系列予測は重要だがモデルの作成に専門知識が必要で現実世界では利用に制限がある・AutoMLはMLモデルの作成プロセスを自動化することでMLをより広く利用可能にする・現実世界のコンペに...
入門／解説 時系列予測に機械学習を使用する際の落とし穴(3/3)
１．予測に機械学習を使用する際の落とし穴(3/3)まとめ・誤った精度測定基準を選択すると実際には予測できないデータも高い精度で予測できているように見える・時系列データは時間的に相関する傾向があり、直前の値を予測値とする事で見かけ上は高い精度...
入門／解説 時系列予測に機械学習を使用する際の落とし穴(2/3)
１．予測に機械学習を使用する際の落とし穴(2/3)まとめ・誤った精度測定基準を選択すると実際には予測できないデータも高い精度で予測できているように見える・時系列データは時間的に相関する傾向があり、直前の値を予測値とする事で見かけ上は高い精度...
入門／解説 時系列予測に機械学習を使用する際の落とし穴(1/3)
１．時系列予測に機械学習を使用する際の落とし穴(1/3)まとめ・時系列データは様々な分野で扱う事が多いデータで機械学習でも取り扱い方をしっておくべき重要なデータ・しかし、時間成分によて追加情報がもたらされるが、他の予測タスクより処理するのが...