ディープラーニングを用いた時系列データの予測モデルの作り方

AI技術の全盛期到来――その現場で働くAIエンジニアに求められるものは？ データを活用したさまざまなサービスや技術をAIと称し、今やAIという言葉をニュースで目にしない日はないのではないでしょうか。AIサービス・技術を支えるAI人材の数は全世界で30万人、実際の需要規模は100万人とも言われています。 一方でサービスや技術を早く世の中に出すというスピード競争とコスト観点から、実際に現場で働くAIエンジニアには、どのようにデータを処理すべきか考えて設計し、コードを実装してデータ処理して結果を出す、という即戦力が求められます。 本記事では、AIサービス開発に参画するAIエンジニアの仕事例として「時系列データの予測モデル作成」を4回の連載で紹介します。現実の時系列データを集めてきてデータ分析をしようとすると、どのような苦労があるか、私の経験からお伝えします。 時系列データをディープラーニングで予