導入 前回までで、画像データに関してDeep Learningを試してきました。画像データは、各データが独立と期待されるようなタイプのデータです。しかしながら、Deep Learningはこのような各データが独立であるような場合だけでしかできないというわけではありません。データ間に相関がある場合の代表例として、時系列データがあります。今回は、時系列データに対して威力を発揮するネットワークをKerasで実装してみます。 使用データ 人工データを使うのもあれなので、より現実的で身近なデータを使ってみます。今回は、日経平均株価の終値(日次)を使います。日経平均株価のデータは、以下のサイトからダウンロードしました。 日経平均株価 1時間足 時系列データ CSVダウンロード あるだけ(2007年以降)全てダウンロードし、それらを結合して一つのファイルを作っておきます。 終値(finish)をプロット
![KerasでDeep Learning:LSTMで日経平均株価を予測してみる - データサイエンティスト(仮)](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/ee91e33ecd5ca0d346be2bb6886a88d8474e118e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn-ak.f.st-hatena.com%2Fimages%2Ffotolife%2Ft%2Ftekenuko%2F20170725%2F20170725001823.png)