時系列データから大量の特徴量を生成するパッケージ「tsfresh」の使い方｜CO-WRITE
こんにちは！突然ですが、皆さんは下のような二種類の時系列データを判別できるような特徴量を抜き出したいときに何を考えますか？そしてどうやって特徴量を抽出しますか？ 私はパッと見て次の手法を使えば特性が取り出せると思いました。 ピークの数 → k近傍法 ノイズの大きさ → 分散統計量 時系列方向で周期成分の大きさ → Wavelet変換 しかし、当然これだけでは十分な数の特性を網羅できていないでしょうし、適切な特性を抜き出すためにパラメータチューニングを行う必要があります（例えば、Wavelet変換であれば適切な基底関数を選ぶ必要があります）。 このように時系列データの特徴量エンジニアリングは調べることが無限にあり、どの特徴量を算出するかを考えているだけで日が暮れてしまいます。また、抜き出す特徴量が決まったとしてもモノによっては計算が複雑で実装に時間がかかってしまう場合もあります。 そんなとき
開発効率とサービス競争力を上げる 機械学習のために整備した「3種類の特徴量」について解説
開発効率とサービス競争力を上げる 機械学習のために整備した「3種類の特徴量」について解説 Feature as a Service at Data Labs #2/2 2019年11月20、21日、LINE株式会社が主催するエンジニア向け技術カンファレンス「LINE DEVELOPER DAY 2019」が開催されました。20日は「Engineering」をテーマに技術的な内容のセッション、21日は「Production」をテーマに実践的な内容のセッションを多数取り揃え、LINEのエンジニアリングにおける知見を各プロダクトのキーマンがシェアします。「Feature as a Service at Data Labs」に登壇したのはLINE Machine LearningチームのChaerim Yeo氏。本パートでは、データ専門研究開発組織「LINE Data Labs」で提供している3つ
Kaggleにおける「特徴量エンジニアリング」の位置づけ 〜『機械学習のための特徴量エンジニアリング』に寄せて〜 - u++の備忘録
はじめに 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の書誌情報 Kaggleのワークフロー 1. （探索的データ分析） 2. ベースラインモデルの構築 3. Validationの構築 4. 特徴量エンジニアリング 5. ハイパーパラメータ調整 6. アンサンブル 『機械学習のための特徴量エンジニアリング』の貢献箇所 Kaggle観点で本書をオススメする読者 おわりに はじめに このたび、『機械学習のための特徴量エンジニアリング』をご恵贈いただきました。 Kaggleと親和性が高い書籍名で、Twitterのタイムラインなどを見るに、Kaggleに興味がある層を中心に大きな注目を集めているようです。 本記事では本書の発売に寄せて、Kaggleの自分流のワークフローと「特徴量エンジニアリング」の位置づけについての私見を述べます。その上で本書がKaggleのワークフローのどの部分に寄与するかを説
局所特徴量と統計学習手法による物体検出
1. 1 局所特徴量と統計学習手法による物体検出 http://mprg.jp/tutorials 機械知覚&ロボティクス研究グループ(中部大学) 中部 工学 助手 中部大学 工学部 情報工学科 講師 大学 部 ロボット理工学科 中部大学 工学部 ロボット理工学科 助手 山内 悠嗣 機械知覚＆ロボティクスグル 487-8501 愛知県春日井市松本町120 Tel 0568-51-8249 Fax 0568-51-9409 yuu@vision.cs.chubu.ac.jp http://vision.cs.chubu.ac.jp MACHINE PERCEPTION AND 中部大学 工学部 情報工学科 講師 山下 隆義 機械知覚＆ロボティクスグループ 487-8501 愛知県春日井市松本町1200 Tel 0568-51-9670 Fax 0568-51-1540 yamashita@c
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