「機械学習で時系列予測はできるのか」論議がTransformerと共に帰ってきた - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
先日、こちらのポストをお見かけしました。 AI技術開発部の高橋が社内勉強会の資料「時系列予測にTransformerを使うのは有効か？」を公開しました。 論文Are Transformers Effective for Time Series Forecastingの紹介を中心に、時系列予測について解説しています。ぜひご覧ください。https://t.co/LplxTT8b1d pic.twitter.com/nUXb4bGiQ3— GO Inc. AI Tech (@goinc_ai_tech) 2023年9月28日 なるほど、NN全盛というかNN一択の時代にあっては時系列予測もNNでやるのが当たり前になったのだなという感想でした。大昔「沖本本」で古典的な計量時系列分析を一通り学んだ身としては隔世の感がありますが、これもまたNN時代の趨勢なのでしょう。 なお、元論文2点は上記リンクから辿
機械学習や統計学を「社会実装」するということ - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
(Image by Pixabay) 最近になって、こんな素晴らしい資料が公開されていたことを知りました。 この資料自体は著者のMoe Uchiikeさんが東大での講義に用いられたものだとのことですが、その内容の汎用性の高さから「これは全ての機械学習や統計学を実務で用いる人々が必ず読むべきドキュメント」と言っても過言ではないと思われます。 正直言ってこの資料の完成度が高過ぎるのでこんなところで僕がああだこうだ論じるまでもないと思うので、内容の詳細については皆さんご自身でまずは上記リンクから精読していただければと思います。その上で、今回の記事では「機械学習や統計学を『社会実装』する」ということがどういうことなのかについて、この資料を下敷きとした上でさらに僕自身の経験や見聞を加えて考察したことを綴ってみます。 機械学習や統計学と、社会との「ギャップ」 機械学習や統計学を、社会に「馴染ませる」
「毎日の数字を追いかけ、毎日改善する」ことの意外な落とし穴 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
（※今回の記事の内容はかなり難解かもです） 大竹文雄の経済脳を鍛える（2月13日分記事） 幾何ブラウン運動と見せかけの回帰 - My Life as a Mock Quant 得てして多くの企業では、「毎日の数字（売上高・利益・在庫etc.）を追いかけ」、「その結果を元手に毎日改善する」ということを日々励行しているのではないかと思います。 ところで、こんな体験したことはありませんか？ 「毎日毎日、物凄く一生懸命数字を見ながら頑張ってカイゼンし続けて、確かに頑張った時は数字は上がったし、頑張りが足りない時は数字が下がった。それに一喜一憂しつつもずっと物凄く頑張り続けた・・・でも、あれからもう数ヶ月経ったのに全体としては数字は下がってきている。どうしてなんだろう？？？」 なるほど、もしかしたらその時の改善努力が正しくなかったのかもしれません。でも、実は「そもそも改善努力と数字とは何の関係もなか
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