時系列解析に散った子羊たちへの鎮魂歌 - AIソリューションアーキテクトのおしゃべり
2つのブログを初投稿させていただいてから早いもので数週間。 自己紹介 - AIソリューションアーキテクトのおしゃべり データ活用人材とはどんな人々か - AIソリューションアーキテクトのおしゃべり 思っていた以上に反響があり、 「面白くて、あっという間に読めた」 「ブログとリアルのキャラが一致しなくて困惑した」 「怪しい壺が買いたくなった」*1 など、数々のご好評をいただきまして非常に感謝してます。 時系列解析って何か色々あってわかりません！(憤怒) さて、本日取り上げたいのは時系列解析。 最近では新型コロナウイルスの感染者数という大々的に報じられる時系列データがあるのでイメージしやすくなったかもしれませんが、手法自体を学んでみると何だか色んな名前が飛び交っていて訳が分からない人も多いのでは。 時系列予測の手法1つとっても 「状態空間モデルはベイジアンなんや、ベイズが一番や！」 「どんな時
Forecasting: Principles and Practice (3rd ed)
Forecasting: Principles and Practice (3rd ed) Rob J Hyndman and George Athanasopoulos Monash University, Australia Buy a print version Welcome to our online textbook on forecasting. This textbook is intended to provide a comprehensive introduction to forecasting methods and to present enough information about each method for readers to be able to use them sensibly. We don’t attempt to give a thoro
時系列コンペでよく使用されるsin, cosへの変換とは - Qiita
塩コンペに関しては、大会1位を飾ったphalanxさんが記事を書いているのでぜひとも参照してください！自分もやったことは記事内の２ヶ月〜最終日以外はほぼ同じです。 本題 時系列のコンペでは、特徴量として各訓練例が取得された時間や日付を組み込むことがあります。 しかしhourを例に考えてみると、23時の次は0時ですがこの間には数値的なつながりがありません。そこで循環性を考慮できるように三角関数を各特徴量に適用させます。 %matplotlib inline import pandas as pd import numpy as np dates = pd.date_range(start='2017-01-01', end='2017-12-31', freq='H') df = pd.DataFrame(data=np.zeros(len(dates)), index=dates, col
Transformerによる時系列データ予測のご紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad
本記事は、当社オウンドメディア「Doors」に移転しました。 約5秒後に自動的にリダイレクトします。 発展を続ける「自然言語処理」技術。その中でも幅広く使用される深層学習モデルTransformerは、自然言語処理以外の音楽生成や物体検出などの領域でも適用できます。本ブログでは、 Transformerを時系列データに適用する方法をご紹介します。 こんにちは、AIソリューションサービス部の井出と申します。 この記事では、特に自然言語処理分野で幅広く使用される深層学習モデルTransformerを時系列データへ適用する方法に関してご紹介します。 以前の記事では、Transformerの構造や特徴などについて、自然言語処理分野の機械翻訳を例としてご紹介しております。はじめに、こちらの記事をご一読していただくことで、より本記事でご紹介する内容に対する理解が深まるかと思います。 Transform
Time series analytics with BigQuery
(Update 12/01/2020: The user defined functions in this article have been added to the BigQuery community UDFs and slightly reworked. As an example, the tumble function can be invoked with bqutil.fn.ts_tumble()) As BigQuery is increasingly used as a store for real time analytic data such as web events and IoT; many users are asking for time series functions, similar to those found in a special purp
An Ultimate Guide to Time Series Analysis in Pandas | by Rashida Nasrin Sucky | Towards Data Science
Gluon Time Series でニューラル時系列モデルを作る | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Gluon Time Series でニューラル時系列モデルを作る オープンソース版 Gluon Time Series (GluonTS) の一般公開したことを喜んでお知らせいたします。これは、Amazon の研究者達が、深層学習をベースにした時系列モデルの構築、評価、比較のために開発した、Python のツールキットです。GluonTS は、Apache MXNet のための Gluon インターフェースをベースにしており、時系列モデルの構築を、シンプルかつ効率的にするコンポーネントを提供します。 今回のブログでは、このツールキットの主要な機能を解説すると共に、GluonTS を時系列予測問題に応用する方法も示します。 時系列モデルのユースケース その名前が示すとおり、時系列モデルとは時刻でインデクスされたデータポイントの集合のことです。
Working with Time Series | Python Data Science Handbook
This is an excerpt from the Python Data Science Handbook by Jake VanderPlas; Jupyter notebooks are available on GitHub. The text is released under the CC-BY-NC-ND license, and code is released under the MIT license. If you find this content useful, please consider supporting the work by buying the book! Pandas was developed in the context of financial modeling, so as you might expect, it contains
時系列データ関連の本10冊読んだので書評書く。+4冊更新 2021年11月 - Qiita
各本の立ち位置について どんな軸で立ち位置を説明しようか悩みますが、今回は「対象読者レベル」と「時系列との関係」についての二軸で「独断と偏見」で位置づけしてみました。 はじめに 仕事でデータ分析に関して種々のデータに色々な手法を使ったりするのですが、分析していると時系列のデータが意外と多い。 数値予測や異常検知などは時刻と共に記録されていることが多いです。 この時系列データに関する知識を付けるために網羅的に本を読んで、知識を付けようと思いました。 今回はその中で、「どの本にどんな事が書いてあって、他の本との関係性は？」を書評にすることで、皆さんの本の購入の手助けになればと思っています。 「この本の立ち位置も調べて」 「時系列本ならこの本入れなアカン」 などあれば教えてください。 時系列分析のためのブックガイドと同じようなコンセプトの記事です。 時系列データに対する「python,Rどっちが
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https://www.researchgate.net/profile/Pancho-Tolchinsky/publication/220007122_Searching_through_time_in_the_New_York_Times/links/02faf4f37bc5bee504000000/Searching-through-time-in-the-New-York-Times.pdf
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/2911451.2914805
https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2619088
http://ryenwhite.com/hcir2010/docs/HCIR2010Proceedings.pdf
GitHub - uber/orbit: A Python package for Bayesian forecasting with object-oriented design and probabilistic models under the hood.
🕐🕚 Edge#121: Transformers and Time Series 
GitHub - awslabs/gluonts at v0.7.6
GluonTS: Probabilistic Time Series Models in Python
RATS Product Information
GluonTS: Probabilistic and Neural Time Series Modeling in Python
GitHub - awslabs/gluonts: Probabilistic time series modeling in Python
