エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
機械学習モデルによる時系列予測システムの開発 - KADOKAWA Connected Engineering Blog
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
機械学習モデルによる時系列予測システムの開発 - KADOKAWA Connected Engineering Blog
はじめに Engineer Lab部所属の夏目です。普段はWebサイトのアクセス情報を含むビッグデータの分析を行... はじめに Engineer Lab部所属の夏目です。普段はWebサイトのアクセス情報を含むビッグデータの分析を行なって、ビジネスに有効な知見を引き出すデータサイエンティストの業務と、自然言語処理モデル(BERT、他)やパブリッククラウドサービスの機械学習サービスを利用したシステムの開発を行なう機械学習エンジニアの業務をしています。今回は、その中から機械学習モデルを用いたWebサイトのアクセス数の時系列予測システムの開発をご紹介します。 図1. 時系列予測 開発の背景 まず、Webサイトのアクセス数の予測システム開発の背景について説明したいと思います。KADOKAWAグループでは、書籍・雑誌だけでなくWebメディアを展開して記事を配信しています。そして記事を作成するにあたり、どういうジャンル(カテゴリー)の記事を掲載するとアクセス数を伸ばすことができるのかを知りたいという課題がありました。そ