こんにちは。現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。 WSL2 + Docker + VS Code の Remote – Containers のPython開発環境が最高だったので、構築方法と実践チュートリアルを紹介します。
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最初に「モデリング」や「モデル」などの用語について整理しておきます。 モデリングとは あるデータを入力したとき、ユーザーがほしい情報を出力する箱をモデルと呼びます。 例えば下図は、あるパターンの波形を入力すると、その数秒先の波形を予測(出力)するモデルのイメージです。 引用元:MXNetとLSTMで時系列データ予測 -入門から実践まで- このモデルを設計する作業がモデリングです。具体的には、モデルの中身にあたるアルゴリズムを検討する作業のことです。 近年では深層学習モデルが人気です。実は上図もLSTMと呼ばれるアルゴリズムを活用した深層学習モデルです。
こんにちは。 現役エンジニアの”はやぶさ”@Cpp_Learningです。仕事でもプライベートでも機械学習で色々やってます。 今回は時系列データの前処理(ラグ特徴量)について勉強したので、備忘録も兼ねて本記事を書きます。 時系列データとは 時系列について、Wikipediaでは以下のように説明しています。 時系列(じけいれつ、英: time series)とは、ある現象の時間的な変化を、連続的に(または一定間隔をおいて不連続に)観測して得られた値の系列(一連の値)のこと。 引用元:Wikipedia より直観的な説明をすると、データを可視化したとき横軸が時間なら、そのデータは時系列データといえます。 上図の縦軸が加速度センサの計測値、横軸が時間です。つまり、これも時系列データです。
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