未来を予測するビッグデータの解析手法と「SARIMAモデル」
ビッグデータと未来予測 ロングテールとは ロングテールとビッグデータの関連 未来予測のためのビッグデータ解析 重回帰分析 回帰分析の基礎、単回帰分析 最小二乗法 相関係数 重回帰分析 変数の影響度 多重共線性 ビッグデータで重回帰分析を用いるリスク SARIMAモデル ARモデルとMAモデル ARモデル（自己回帰モデル） MAモデル（移動平均モデル） ARMAモデル（自己回帰移動平均モデル） 定常過程と非定常過程 ARIMAモデル（自己回帰和分移動平均モデル） SARIMAモデル（季節自己回帰和分移動平均モデル） まとめ 様々な分野でビッグデータの応用が進んでいます。 その中でも企業が競争力を持つための、トレンド予測や需要予測が注目されています。 膨大なデータを解析することで、トレンドの変化や周期的な法則を導き将来を予測することができます。 今回は未来予測を目的としたデータの解析手法につい
RNN：時系列データを扱うRecurrent Neural Networksとは
Recurrent Neural Networksとは何か RNNの応用事例 機械翻訳 音声認識 画像の概要生成 説明文からの画像生成 知っておくと便利なRNNの種類と進化 Simple RNN LSTM GRU Bi-directional RNN Attention RNN Quasi-Recurrent Neural Network TensorFlowによるRNNの実装 まとめ 参考文献 人間は、目の前で起きた出来事から、次に起こりそうな出来事を予測しながら文脈を読んで判断を下すことができます。例えば、車を運転している際に歩行者が飛び出しそうだと思えば、十分な間隔を置いて走行することが出来るでしょう。 また、現実世界は時間の制約を受ける事象はたくさんあります。アニメーションなどのストーリーでは、前回の文脈を前提として次の展開が進んでいきます。 Recurrent Neural Ne
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