ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め
ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりするのに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
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Prophet入門【Python編】Facebookの時系列予測ツール
東京大学 松尾研究室が主催する深層強化学習サマースクールの講義で今井が使用した資料の公開版です． 強化学習の基礎的な概念や理論から最新の深層強化学習アルゴリズムまで解説しています．巻末には強化学習を勉強するにあたって有用な他資料への案内も載せました． 主に以下のような強化学習の概念やアルゴリズムの紹介をしています． ・マルコフ決定過程 ・ベルマン方程式 ・モデルフリー強化学習 ・モデルベース強化学習 ・TD学習 ・Q学習 ・SARSA ・適格度トレース ・関数近似 ・方策勾配法 ・方策勾配定理 ・DPG ・DDPG ・TRPO ・PPO ・SAC ・Actor-Critic ・DQN（Deep Q-Network） ・経験再生 ・Double DQN ・Prioritized Experience Replay ・Dueling Network ・Categorical DQN ・Nois
Prophetのモデル式を1から理解する - BASEプロダクトチームブログ
この記事はBASE Advent Calendar 2019の20日目の記事です。 devblog.thebase.in DataStrategyの岡が担当します。 Prophet is 何？ ProphetはFacebook社製の時系列予測ライブラリです。RとPythonから利用でき下記gitで公開されています。 https://github.com/facebook/prophet 分析者仲間の間で「時系列予測ならまずこれを使っとけ」と言われるくらい高精度らしいのですが、私自身がイマイチ理論を把握してない & ググってもさらっとした解説の日本語ドキュメントしかない印象です。 Prophetの元となる論文は下記にて公開されています。 https://peerj.com/preprints/3190.pdf 冒頭だけ読むと、時系列分析の知見のない人でもドメイン知識を組み込みながら予測ができ
Prophetで日経平均株価を予測 #2 ~株価を対数収益率に変換しモデリング~ - Qiita
目次 1.Prophetで日経平均株価を予測 #1 ~Prophetモデルでとりあえず予測してみた~ 2.Prophetで日経平均株価を予測 #2 ~株価を対数収益率に変換しモデリング~ やったこと 時系列解析ライブラリProphetを用いて株価を予測する精度を上げるために、株価を対数収益率に変換した。そして、対数収益率モデルのデータへの当てはまり具合を検証した。 前回の記事で作成したモデルの振り返り Prophetで日経平均株価を予測 #1 ~Prophetモデルでとりあえず予測してみた~ ↑の記事で５年分の株価データをつかってそのままProphetモデルを作成してみたところ、日経平均は今後上昇し続けるという結果が出た。しかし、現実は日経平均は2018年11月8日現在22,486.92円と停滞している。また、モデルの誤差の範囲も大きく、このモデルを使って日経平均を予測するのは不可能と判断
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