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今回は、状態空間モデルの中でも基礎となる、ローカルレベルモデルをPyStan、PyMC3、Edwardで実装してみました。 コードは以下にも置いておきました。 ※Stanのログ出力も入ってしまって、とても長いので注意 GitHub: https://github.com/Gin04gh/datascience/blob/master/compare_state_space_model/notebook.ipynb Statsmodelsで状態空間モデル 適当に時系列データを作成します。 import numpy as np import matplotlib import matplotlib.pylab as plt %matplotlib inline from tqdm import tqdm y = np.cumsum(np.random.normal(size=100)) plt
『時系列分析と状態空間モデルの基礎:RとStanで学ぶ理論と実装』のサポートページです。 本書に使用したサンプルデータとR,StanのコードはすべてGitHubから参照できます。 緑色の「Clone or download」というボタンをクリックしてから「Download ZIP」をクリックすると、すべてのファイルをZIP形式でダウンロードできます。 書籍のサンプルコードとデータ 注意事項(2019年7月14日追記) Nipponパッケージが使えなくなってしまったため、p273の「is.jholiday」関数が使えなくなってしまいました。 同様の機能を持つ関数を当方が作成しました。Nipponパッケージを読み込む『library(Nippon)』の代わりに、以下のコードを実行してください。祝日判定が可能になります。 詳細は『R言語における日本の祝日判定』を参照してください。 # 関数の読み
tslearnとは 時系列分析のための機械学習ツールを提供するPythonパッケージで、scikit-learnをベースとして作られているみたいです。 主な機能として、クラスタリング、教師ありの分類、複数の時系列を重ねた際の重心の計算ができたりします。 今回使用するに至った一番のモチベーションは、波形や振動などの時系列データに対してクラスタリングできるというところです。 tslearnインストール pipコマンドでインストールできます。 Kshapeというクラスタリング手法 今回tslearnで使用するモジュールとして、Kshapeというクラスタリング手法を時系列データに適用していきたいと思います。 Kshapeは2015年に下記の論文で提唱された方法で、以下の流れで実行されるアルゴリズムになります。 相互相関測定に基づいた距離尺度を使う(Shape-based distance: SBD
先日、『時系列データ分析とPython』というタイトルでLTをしたので、そのときのスライドをこちらに載せておきます。 時系列データ分析とPython from Hirofumi Tsuruta www.slideshare.net LTで話したとは言っても、私自身、数ヶ月前まで時系列データなんてほとんど触ったことなくて、ここ最近興味を持ち、勉強を始めました。スライドには最小限のことしか載せてないので、こちらに内容の補足を書いていきます。 時系列データの取り扱いは難しい 時系列データとは、時間の推移ととともに観測されるデータのことです。私たちの身の回りには時系列データが溢れています。例えば、気温・雨量といった気象データも時系列データですし、株価や為替といった金融データも時系列データです。 これらのデータは時間の推移とともに観測されるというのはもちろんですが、多くの場合で時間依存性を持ちます
[IT研修]注目キーワード Python UiPath(RPA) 最新技術動向 Microsoft Azure Docker Kubernetes 第19回 機械学習によるデータセンターのエネルギー効率予測 (中井悦司) 2017年6月 はじめに 今回は、データセンターのエネルギー効率を機械学習で予測するという事例を紹介します。これは、2014年に公開された論文「Machine Learning Applications for Data Center Optimization」で解説されているもので、ニューラルネットワークを用いて、サーバーの稼働率や冷却水の温度設定によるエネルギー効率の変化を予測するというものになります。 Googleのデータセンターにおけるエネルギー効率 データセンターのエネルギー効率は、一般に、PUE(Power Usage Effectiveness)という指標で
{ host: dfs1 what: diskspace mountpoint: srv/node/dfs10 unit: B type: used metric_type: gauge } meta: { agent: diamond, processed_by: statsd2 } What & Why? If you have a handful of metrics, you don't need to think about this and can stick with simple names for your metrics. However, as we grow our number of metrics and/or want to make more sense out of them, we need to be more systematic. Here are
こういうメタ分析系の記事を書く時というのは大抵ネタ切れの時なんですが(汗)、最近になってこの辺のポイントでつまずいて困っているビジネスデータ分析の現場の話を聞くことがまた増えてきたので自分向けの備忘録も兼ねて記事としてまとめておきます。 そうそう、時系列分析の話って厳密にやり始めるとキリがないので、例えば単位根過程まわり(特に共和分のあたりを含めた複数時系列間の関係性の話とか)は「トレンドに注意せよ」という大きなくくりにまとめて、厳密な議論は割愛して出来る限り実務面で押さえるべきポイントに絞ろうと思います*1。悪しからずご了承あれ。 周期性のあるデータには真っ先に季節調整を ビジネス時系列データは例えば毎日毎時の売上高とか契約数とかコンバージョン数とか、どこからどう見ても曜日変動とか24時間変動などの周期性が乗っているデータであることが多いです。にもかかわらず、その手の周期性に何の処理もせ
Facebook が出した誰でも簡単に時系列予測ができるツール Prophet についていくつか発表しました。 Prophet入門【Python編】 Prophet入門【R編】 Prophet入門【理論編】 Prophetはビジネス時系列、すなわち人間の行動に左右される時系列データに対する自動予測ツールです。 ビジネスでは大量の時系列データに対する予測を作成する必要があります。 しかし、それを1人のデータ分析者が1つ1つ作っていくのでは手が足りません。 そこで、統計の知識を必要しない、誰にでも簡単に時系列予測を行うツールとして Prophet が作成されました。 Prophet はオープンソースで開発され、Python と R のライブラリが公開されています。 まずは今年5月に Python版についての発表を foundIT データ解析・機械学習セミナー にて行いました。 Python版の
井出先生の「異常検知と変化検知」を読んで,自分でも試してみたいと思ったんですが,あいにくちょうどいい時系列データが手元にないなーと思ってました.そんな折,データサイエンスLT祭りの発表の中に,Fitbitデータを可視化するものがあって*1,これはちょうどいいということで試してみましたよというていのエントリになります. 異常検知と変化検知 (機械学習プロフェッショナルシリーズ) 作者: 井手剛,杉山将出版社/メーカー: 講談社発売日: 2015/08/08メディア: 単行本(ソフトカバー)この商品を含むブログ (2件) を見る Fitbitってなによ Fitbitが何かしらない人のために一応説明しておくと,最近はやりの活動量計です.私が持っているのは,心拍が取得できるタイプのやつです.風呂に入るとき以外は一日中つけっぱなしで,睡眠とか運動とかを自動で判定してくれるので,手間がかからず便利です
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