初心者向けTellus学習コース
初心者向けTellus学習コース 本教材は2020年度に提供した教材のため、Tellusの画面やAPIが現在の仕様と異なっている部分がありますのでご注意ください。 2018年度にリリースした衛星データをクラウド上で分析できる日本発の衛星データプラットフォーム「Tellus」は、2019年度にTellusをより多くの方にご活用いただけるようeラーニング講座を応募者への抽選登録制で提供してまいりましたが、2020年3月から、プログラミングと機械学習の基礎が学習できる「Tellus Trainer」と「初心者向け Tellus 学習コース」の2つのeラーニング講座を公開制限なしで提供することとなりました。 本教材「Tellus初心者向け学習コース」では、Python初心者向け教材となる基礎編と、Pythonで学ぶ実践的な衛星データ解析となる地理空間情報解析編（応用編）に分かれます。 基礎編では、
Kerasで多変量LSTM - Qiita
単変量の時系列はkerasでもよく見るのですが、株価や売上などを予測する時などには複数の要因が関わってきますので、今回は複数の時系列データを使って予測してみました。 ソースの紹介 コード 「MACHINE LEARNING MASTERY」で紹介されているコードを基本に、多変量対応にしました。 Time Series Prediction with LSTM Recurrent Neural Networks in Python with Keras jupyterで見れるコードの全貌はこちら https://github.com/tizuo/keras/blob/master/LSTM%20with%20multi%20variables.ipynb データ サンプルデータは以下から拝借しました。一番左のice_salesを予測します。 アイスクリームの売れ方 ice_sales yea
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オープンソースのローコードPython機械学習ライブラリ「PyCaret 1.0.0」登場
