ブックマーク元: 2021 年 9 月 15 日水曜日 10:32:56 UTC
要約: 時系列予測は、機械学習と深層学習の分野における重要なアプリケーションであり、将来の傾向を予測し、データ パターンを分析し、意思決定を行うために使用できます。この記事では、いくつかの基本概念と一般的な方法を紹介し、具体的なケースを組み合わせて、深層学習モデルを使用して時系列予測を実現する方法を示します。
記事の内容:
序章：
近年、ディープラーニング技術の発展により、時系列予測が多くの分野で活用されるようになりました。株価予測から天気予報、交通流予測から電力負荷予測まで、時系列予測はデータ サイエンティストや機械学習エンジニアにとって必須のスキルとなっています。この記事では、深層学習における時系列予測について読者とともに検討し、いくつかの興味深い実用的な方法を共有します。
基本コンセプト:
時系列予測について詳しく説明する前に、いくつかの基本概念を理解しましょう。時系列とは、時間ごとの気温記録や長期にわたる株価記録など、時間順に配置された一連のデータ ポイントです。時系列予測の目的は、既存のデータ ポイントに基づいて将来の値または傾向を予測することです。
一般的な方法:
時系列予測における一般的な方法には、統計的方法 (ARIMA モデルなど)、従来の機械学習方法 (サポート ベクター マシン、ランダム フォレストなど)、および深層学習方法が含まれます。シナリオやデータの種類に応じて、さまざまなアプローチが適しています。
この記事では、深層学習手法に焦点を当てます。その 1 つはリカレント ニューラル ネットワーク (RNN) です。RNN は、シーケンス データを処理できるメモリを備えたニューラル ネットワークです。各タイムステップで隠れた状態を保持し、次のタイムステップに渡すことで過去の情報を記憶します。これにより、RNN は時系列データの処理において有利になります。
ケーススタディ：
時系列予測におけるディープラーニングの応用をより深く理解するために、特定のケースで説明します。株価を含む時系列データがあり、既存のデータから将来の株価の変化を予測したいとします。このタスクには RNN ベースの深層学習モデルを使用できます。
まず、標準化、トレーニング セットとテスト セットの分割などの手順を含む、データを前処理する必要があります。次に、複数の RNN 層を含むニューラル ネットワーク モデルを設計し、トレーニング データを通じてモデル パラメーターを適合させることができます。最後に、モデルを使用してテスト データに対して予測を行い、予測の精度を評価できます。
要約:
この記事の導入により、ディープ ラーニングにおける時系列予測についての理解が深まりました。時系列予測の基本概念と一般的な方法を学び、株価予測にディープラーニング モデルを使用する例を共有しました。ディープラーニングは強力な表現力と時系列予測に優れていますが、良好な結果を得るには豊富なデータと適切なモデル構成も必要です。
この記事が読者、特に時系列予測に興味のある読者に何らかのインスピレーションを提供できれば幸いです。時系列予測を学び、実践することで、データの背後にある法則と傾向をより深く理解し、将来の意思決定に効果的な参考資料を提供できます。ロボットを強化して、ディープ ラーニングでの時系列予測を探ってみましょう。
参考文献:
- リプトン、Z.、他。（2015年）。シーケンス学習のためのリカレント ニューラル ネットワークの批判的なレビュー。arXiv プレプリント arXiv:1506.00019。
- ブラウンリー、J. (2021)。時系列予測のためのディープラーニングを始める方法 (7 日間のミニコース)。機械学習のマスタリー。
- Zhang、G.ら。（2003年）。ハイブリッド ARIMA とニューラル ネットワーク モデルを使用した時系列予測。ニューロコンピューティング、50、159-175。