LinkedInが開発した時系列モデル“Greykite”の理論と実装 - ぱぐみの部屋
時系列データのモデリングとして、以下のような手法がメジャーかなと思います。 ARIMA Prophet 状態空間モデル RNN LSTM DeepAR 今回は、2021年に発表された比較的新しい手法であるGreykiteのご紹介をしていきます。 注意：本記事は2022年11月時点の情報をもとに記載しております。ライブラリの変更等により本記事の記載内容が古くなる可能性がありますが、ご了承ください。 Greykiteとは? LinkedInが2021年にOSSとして公開した時系列予測モデルです。機械学習分野の国際会議であるKDD2022でも発表されたようです。 KDD2022よりLinkedInによる時系列予測OSS Greykite (https://t.co/wpsCnuak2t) の紹介論文。コアとなるSilverkiteというアルゴリズムの紹介が中心で解釈可能性と速度が売り。Proph
9月新刊情報『実践 時系列解析』
『実践 時系列解析 ―統計と機械学習による予測』 Aileen Nielsen 著、山崎 邦子、山崎 康宏 訳 2021年9月18日発売予定 484ページ（予定） ISBN978-4-87311-960-1 定価3,960円（税込） 時系列データが使われる範囲は広く、医療データ、金融分析、経済予測、天気予報など、さまざまな分野で使用されています。本書は時系列データを通してデータ解析手法を学んでゆくアプローチで、データのクリーニング、プロットの方法、入出力など基本的なトピックについてひととおりカバーしてから、さまざまな分野の事例を数多く取り上げ、統計的手法と機械学習手法の両方を時系列データに適用し、また人気のオープンソースツールも積極的に取り入れた手法を紹介します。プログラムにはRとPythonの両方を利用。データセットやコードはGitHubからダウンロード可能です。 表紙の動物は、ブルーフ
【機械学習】時系列データの前処理 -ラグ特徴量作成-｜はやぶさの技術ノート
こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。仕事でもプライベートでも機械学習で色々やってます。 今回は時系列データの前処理（ラグ特徴量）について勉強したので、備忘録も兼ねて本記事を書きます。 時系列データとは 時系列について、Wikipediaでは以下のように説明しています。 時系列（じけいれつ、英: time series）とは、ある現象の時間的な変化を、連続的に（または一定間隔をおいて不連続に）観測して得られた値の系列（一連の値）のこと。 引用元：Wikipedia より直観的な説明をすると、データを可視化したとき横軸が時間なら、そのデータは時系列データといえます。 上図の縦軸が加速度センサの計測値、横軸が時間です。つまり、これも時系列データです。
Raspberry Pi4とCoral USB Acceleratorで行う機械学習 - Qiita
はじめに 本記事はエッジデバイスで機械学習を行う方法として、Raspberry Pi4とCoral USB Acceleratorの導入手順についてまとめています。 Raspberry Pi4は現行機種の最新世代になります。CPUやメモリ性能が大幅に向上し、USB3.0にも対応しています。 Coral USB AcceleratorはGoogleがエッジデバイスで機械学習を行うために開発したGoogleの専用ASICです。 この専用ASICはEdge TPUと言われ、エッジで推論を行うことに特化したTensorFlow Liteのフレークワークが利用できます。なお、TensorFlow Liteのフレークワーク以外はサポートしていません。また、Coral USB Acceleratorの性能を最大限に発揮するためには、USB3.0の接続が必要です。要約するとCoral USB Accele
「機械学習のための特徴量エンジニアリング」が良かったので訳者に媚を売る - Stimulator
- はじめに - 本ブログでは恒例になりつつある、献本されたので媚を売るシリーズです。 「機械学習のための特徴量エンジニアリング」は2/23に発売される、機械学習エンジニアのための書籍です。 本記事は、筆者に媚びを売りつつ、どういった内容の書籍か、どういう人が読むと良さそうか、私がどう感じたかをつらつら書いていくもでのす。 機械学習のための特徴量エンジニアリング ―その原理とPythonによる実践 作者: Alice Zheng,Amanda Casari,株式会社ホクソエム出版社/メーカー: オライリージャパン発売日: 2019/02/23メディア: 単行本（ソフトカバー）この商品を含むブログを見る - はじめに - - 書籍の概要 - - どんな層に向けた書籍か - - 感想とか - - おわりに - - 書籍の概要 - 「機械学習のための特徴量エンジニアリング」は、謎のデータサイエン
TensorFlow 1.9 Officially Supports the Raspberry Pi
When TensorFlow was first launched in 2015, we wanted it to be an “open source machine learning framework for everyone”. To do that, we need to run on as many of the platforms that people are using as possible. We’ve long supported Linux, MacOS, Windows, iOS, and Android, but despite the heroic efforts of many contributors, running TensorFlow on a Raspberry Pi has involved a lot of work. Thanks to
Google Colaboratoryが便利・高速で凄過ぎる - Itsukaraの日記
Googleが研究の一環で提供しているColaboratoryを試してみました。 Jupyterと同じようなGUIでPythonのプログラムを実行可能で、GPUも使えます。 Jupyterと同様に、先頭に「!」を書くことで、Linuxのコマンドを実行可能であり、「!pip」「!conda」「!apt-get」などで機能を追加できます。 実行結果をファイルシステム上に保管でき、共有リンクを使って取り出せます。 ただし、12時間経過すると強制終了されて、ファイルは失われます。 しかし、Notebookが動いている仮想マシンにGoogleドライブをマウント可能であり、これにより、実行結果をGoogleドライブ上のファイルとして保管できます。 Deep Learningでは、途中の状態をファイルに保管して、そこからResumeできるようにプログラムを書くことが多いので、12時間で一度強制終了しても
夢は正夢〜「野球エンジニア」としてのキャリアのはじまり - Lean Baseball
写真は野球好きの同志（同僚）から餞別&メッセージとして頂いた「栗山魂」です.*1 なお,サインは栗山英樹（北海道日本ハムファイターズ監督）さん直筆とのこと. TL;DR 野球エンジニアになります,2月から. 「夢は正夢」〜「なるんだ！」という強い気持ちであくせく頑張ることは本当に大切 次はNPBなりMLBの中でエンジニアになるんだ！ Starting Member TL;DR Starting Member 本当に「野球エンジニア」になります 夢は正夢〜「なるんだ！」という強い気持ちと頑張りは大切(プラス,応援ありがとうございます！) 今後のキャリアについて Rettyでの一年間と感謝 今後の活動について(例えばもくもく会とか) Pythonもくもく自習室@Rettyオフィスは継続します！ 今年の登壇予定（Baseball Play Study, PyCon JP 2018） 本当に「野球
Keras and deep learning on the Raspberry Pi - PyImageSearch
Today’s blog post is the most fun I’ve EVER had writing a PyImageSearch tutorial. It has everything we have been discussing the past few weeks, including: Deep learning Raspberry Pis 3D Christmas trees References to HBO’s Silicon Valley “Not Hotdog” detector Me dressing up as Santa Clause! In keeping with the Christmas and Holiday season, I’ll be demonstrating how to take a deep learning model (tr
Text classificationで、簡単な対話エージェントを作ってみるチュートリアル - tuttieee’s blog
Text classificationで作る簡単な対話エージェント 自然言語処理 Advent Calendar 2017 - Qiita の24日目です。 シンプルな対話エージェントを作ることをゴールに、自然言語処理タスクの一種であるText classificationとその周辺のプログラミングを解説するチュートリアルです。 対象：プログラミングはしたことあるが、機械学習はやったことがない人 言語：Python3 一部内容を http://tuttieee.hatenablog.com/entry/bag-of-words に移動し、追記しました。 また、本稿は、拙著「15Stepで踏破 自然言語処理アプリケーション開発入門」の第2章 Step1の内容を、出版社の許可を得て掲載しています。 ■1章 演習に入るまえの予備知識 1 序論・自然言語処理と機械学習 2 本書の執筆・開発環境 3
ひとりでデータ分析ガチ勉 Advent Calendar 2017 - Adventar
ほけきよが自ブログprocrasist内で、 データ分析のお勉強します。 使う言語 python 触れる内容 データ分析の話全般(論文/記事などを参考に)。特に↓のジャンル 時系列分析/統計 Metrics learning, 表現学習 その他機械学習/Deep Learning その他面白トピック pythonライブラリの勉強。ワンランク上の分析技術を身につけるために numpy,pandas,scikit-learnについて総ざらい 機械学習系ライブラリを使ってみる keras, pytorch, prophet, statmodels, ...etc... 実際にデータ分析 スクレイピング・クローリング周りの技術 ブログのデータを用いて オープンデータを用いて がんばる 上記の何割書けるかわかりませんが、できる限り書こうと思います。間違っているところなどあったら、コメントください。
【Day-1】データ分析/機械学習を行うために知っておきたいことを列挙する - プロクラシスト
データ分析ガチ勉強アドベントカレンダー一日目。 まずは指針をということで、データ分析をはじめるにあたって勉強しておきたいことと、そのリソースをまとめる。言語はPythonを想定。 興味領域が偏っている場合があるのであしからず こんなの面白いよっていうのあれば教えてくださいな ※随時更新します Pythonライブラリ 深いアレたち 機械学習のお勉強 論文 arXiv カンファ e-learning 本 twitter データを集める チートシート類 終わりに Pythonライブラリ こんなの勉強しておけば良さそうリスト。抜け漏れご容赦。 ★★★ : 必須。空で使えるようになりたいトコロ。 ★★ : 周辺ツール、知っていればより便利になるよという感じ ★ : あるアルゴリズムに特化しているようなもの。一歩先 ライブラリ 必須度 用途 numpy ★★★ 数値計算用のライブラリ。いろいろし
Pythonで機械学習をするための環境を雑にセットアップする方法（Jupyter notebook環境、ディープラーニング環境含む）on Mac/Linux - karaage. [からあげ]
Pythonで機械学習を始める 最近、Pythonで機械学習を勉強したり、色々試したりしています。そんな中、何度もやり直しているのが環境のセットアップ。必要なものを必要なときにインストールしてければ良いのですが、最近は「とりあえずこれだけ入れておけばOKかな」という感じに、環境を雑にセットアップすることが多くなってきました。需要があるかわかりませんが、自分としては大体のことができるので、良い感じかなと思っているので、自分のメモを兼ねて公開してみたいと思います。 MacはOS X（試した環境はiMac Retina4K 21.5-inch 2017 + macOS Sierra 10.12.6)、LinuxはUbuntu 16.04を想定しています。 Pythonの機械学習環境セットアップ とりあえず、ターミナルを開いて、下記のコマンドをひたすらコピペしていけばセットアップできるようにしてみ
![Pythonで機械学習をするための環境を雑にセットアップする方法（Jupyter notebook環境、ディープラーニング環境含む）on Mac/Linux - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/acb9033453e4b9b3719f594ccfe993566758bde4/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F84c02b749263b585a5319904e34c5b530765af3f%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20170925%252F20170925134020.png)
Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]
Raspberry Pi4へのディープラーニング環境セットアップに関して 最新のラズパイ4でのディープラーニングの開発環境構築に関して、以下記事でまとめています。今から、ラズパイ4で最速で環境構築したい方は、以下記事参照下さい。ラズパイ3にも対応しています（同じ要領でセットアップ可能です）。 これ以降は、古い情報が含まれていることご了承ください。 Raspberry PiとTensorFlowでディープラーニング 最近、人工知能とかディープラーニングに関して興味を持っていて、以下のような記事でまとめたりしました。 ただ、本やネットの記事を見ただけだと、あまり頭の良くない自分には全然ピンとこないというのが正直なところです。そこで、今までChainerという日本製のディープラーニングのフレームワークを使って色々実験してみたのですが、サンプルを動かすことはできても、それ以上のことが何もできなくて
![Raspberry PiとTensorFlowを使ったディープラーニングの開発環境構築 - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/e42de47d7977d58af3e1e036b79195859cca094e/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2F9192b19e68583816b4cf9e9785754f33af781d66%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20170726%252F20170726015040.jpg)
「自分で動かす人工知能」非公式サポートページ - karaage. [からあげ]
「自分で動かす人工知能」に関して 以下で書いた通り、協力としてクレジットさせていただいている本「パソコンで楽しむ 自分で動かす人工知能」の補足記事を書きます。 基本的には、本の内容でうまくいかない箇所を補足するような位置付けです。あとは、Raspberry Piでの動かし方を一部紹介していこうかなと思います。あくまで私が自主的にやっている非公式の補足ページですので、動く保証とかはありませんのであしからず。書籍のプログラム動かないことに対する文句はインプレス社さんに言って下さい。また、この記事に関しては動かなくても文句は言わないようにしてください（笑） 本記事は、以下の本を買っていることを前提に書いていますが、買わなくてもそんなに問題無いので、別に無理して買わなくても大丈夫です。何故なら何度も言うように、私には印税は一銭も入らないからです（笑） パソコンで楽しむ 自分で動かす人工知能 作者:
![「自分で動かす人工知能」非公式サポートページ - karaage. [からあげ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/5541cbdd937aef710480c303b5e7f7328c274e36/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.image.st-hatena.com%2Fimage%2Fscale%2Fbc9c2fba157acb712a6dc408200d1cf64b5f7806%2Fbackend%3Dimagemagick%3Bversion%3D1%3Bwidth%3D1300%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn-ak.f.st-hatena.com%252Fimages%252Ffotolife%252Fk%252Fkaraage%252F20170804%252F20170804221856.jpg)
Pythonでデータ分析：線形回帰モデル - データサイエンティスト(仮)
導入 データ分析にて、最も基本的な回帰分析から始めていきます*1。回帰分析とは、説明したい変数（目的変数）とそれを説明するための変数（説明変数）の間の関係を求める手法です。機械学習の手法の区分としては、教師あり学習（解答に相当する教師データを用いてモデルを構築）に属するものです。 回帰分析の目的は大きく2種類あります。 理解：文字通り、変数間の構造・関係の理解 例：ある病気に対して、どのような遺伝子が寄与しているかをマイクロアレイデータなどのデータを用いて明らかにする 予測：変数間の関係をもとに、将来予測をする 例：過去の広告の投下量と売上実績から、これらの関係を説明するモデルを構築し、それをもとに将来の広告への投資計画を立てる ビジネスの世界では、予測を目的に使用されることがほとんどです。それは、モデル構築によって要因を明らかにするだけでなく、その後の施策でそのモデルの知見を使い、価値を
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