Facebookが開発した時系列予測モデルProphetで可能な4つのタイプの分析 - Qiita

2024/08/21 8 users 時系列 指標 推移 ターゲット 上下

時系列データは、ビジネスの世界で最も多く扱われているタイプのデータです。 しかし、その活用となると、ラインチャートで指標の推移を可視化して、その上下に注目する、あるいは、設定したターゲットを満たしているかを確認するだけにとどまってしまっていることも少なくありません。 一方で、時系列のデータが手元に... 続きを読む

時系列データのための大規模言語モデル

2024/07/10 69 users 言語モデル LLM chatgpt NLP パラダイムシフト

近年の大規模言語モデル（LLM）の出現は、自然言語処理（NLP）においてパラダイムシフトをもたらし、ChatGPTをはじめとする様々な革新的サービスを生み出している。LLMの急速な進化は、NLPの領域を超えて、より広範なデータモダリティへのLLMの適用可能性を探る研究への発展を促している。その中で今回注目したのが、時... 続きを読む

Wi-Fiで壁の向こうの人物や物体を特定する一部の研究には誤りがあるとの指摘、不正行為がまん延する研究分野に警鐘を鳴らす

2023/12/16 7 users アルバータ大学 警鐘 Wi-Fi 物体 電波

近年では、Wi-Fiの電波を用いて壁の向こうの人物の動きをモデル化したり、動作から人物を識別したりする技術の開発が盛んに行われています。しかし、アルバータ大学のアンドリュー・ウォルシュ教授は、これらの研究に対して「時系列データの取扱い方を誤っている」と指摘しています。 Researchers Misrepresenting the C... 続きを読む

最近噂のノーコードAIモデル開発ツール Node-AIで時系列データの因果分析・需要度可視化・要因分析をしてみた - NTT Communications Engineers' Blog

2023/01/26 11 users 因果分析 Blog イノベーションセンター 更科 分析

はじめに こんにちは。イノベーションセンター、テクノロジー部門、データ分析コンサルティングPJの更科です。 この記事では、2022年12月08日にβ版フリートライアルキャンペーンが始まったNode-AIで時系列データの因果分析・重要度可視化・要因分析などをしてみようと思います。 Node-AIは時系列データの分析をするNTT C... 続きを読む

インクリメンタルに複数の時系列データに対する平均・標準偏差を計算する

2023/01/02 10 users frac インクリメンタル 分散 N個 標準偏差

はじめに データ分析を行う際、それらのデータの特徴を知るために頻繁に平均や分散（データのばらつき）を計算します。 それらは、n個のデータをx_1,x_2,\ldots,x_nと表すと、それぞれ次のような式で計算できました。 平均 m_n = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_i 分散 \sigma_{n}^2 = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n} (x_i - m_... 続きを読む

「時系列分析」にはグーグルやフェイスブックが考案した最新手法がお薦め

2022/10/06 283 users グーグル 翌月 時系列分析 フェイスブック データサイエンス

ビジネスでデータサイエンスを活用するシーンとして、過去データを使って将来を予測するタイプの問題がある。商品販売数や店舗売上高など、折れ線グラフを使って表現するようなデータ（時系列データ）に基づいた時系列分析だ。過去の販売データに基づいて翌月の発注量を決めたり、3年後など中長期の計画を策定したりする... 続きを読む

ゼロから作る時系列データベースエンジン

2021/06/30 438 users スクラッチ 筆者 モチベーション Go言語 実装

軽量な時系列データベースエンジンをスクラッチで開発する機会があったので、どのように実装したのかを必要知識の解説を交えながらまとめていきます。 実装はGo言語によるものですが、本記事のほとんどは言語非依存な内容となっています。 モチベーション 筆者は時系列データを扱うツールをいくつか開発しています。その... 続きを読む

Transformerによる時系列データ予測のご紹介 - Platinum Data Blog by BrainPad

2021/02/17 8 users Transformer 井出 物体検出 領域 発展

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... 続きを読む

地球温暖化で魚は北上している!? 207漁港の魚種別漁獲量の時系列データをpythonで可視化 | 宙畑

2021/01/19 22 users 漁師 大分 Python 傾向 疑問

地球温暖化によって、獲れるはずの場所で魚が獲れなくなっている……。そんなニュースを知った宙畑編集部はオープンデータからその傾向が分かるのか調査してみました。 「地球温暖化の影響でこれまで獲れていた魚が北上しているのかもしれませんね」 そんな疑問が生まれたのは大分でサワラ網漁を営む漁師、江本さん(※)から... 続きを読む

Google Cloud、運用監視のメトリクスデータを自在に操作できる「Monitoring Query Language」（MQL）正式リリース － Publickey

2021/01/05 29 users Mql Publickey 正式リリース 運用監視 操作

Google Cloud、運用監視のメトリクスデータを自在に操作できる「Monitoring Query Language」（MQL）正式リリース Google Cloudは、運用監視のマネージドサービスであるGoogle Cloud Monitoringの時系列データに対して操作が可能な問い合わせ言語「Monitoring Query Language」（MQL）の正式リリースを発表しました。 こ... 続きを読む

時系列データの保存先をDynamoDBからTimestreamへ移行すべきか検討してみる | Developers.IO

2020/12/19 8 users DynamoDB アトリビュート カラム ストレージ レコード

計測対象が増えた場合にカラムやアトリビュートが横に増えていくのか、レコードが縦に増えていくのかという違いがあります。 ストレージ Timestreamはメモリストアとマグネティックストアという2種類のストレージを持ちます。それぞれ以下のような役割を持ちます。 メモリストア 新しいデータを保存するためのストレージ... 続きを読む

ARCHモデルで時系列データの変動の大きさを見積もる | GMOアドパートナーズグループ TECH BLOG byGMO

2020/12/04 8 users byGMO S.S 変動 GMOアドマーケティング 株価

この記事は GMOアドマーケティング Advent Calendar 2020 4日目の記事です。 はじめこんにちは。 GMOアドマーケティングのS.Sです。 時系列データの中には、株価のreturnデータのように変動の大きさが時間とともに変動するようなものがあります。 今回の記事ではARCHモデルを使って、時系列データの変動の大きさを見積も... 続きを読む

時系列特化データベースの Amazon Timestream が一般公開（GA）しました！！　時系列データの保存・検索・分析にピッタリ！ | Developers.IO

2020/10/01 8 users Developers.IO DynamoDB 磁気 分析 保存

簡単なデータアクセス 「直近のデータはデータベース（たとえばDynamoDB）にあるが一定期間後にS3に移す」といった事はあると思います。 このような場合に全データを検索しようとすると、DynamoDBとS3に対する検索を行うため、異なる手段・仕組みが必要になります。 しかし、Amazon Timestreamでは、メモリストアと磁気... 続きを読む

IoT と時系列データと Elasticsearch | Data Pipeline Casual Talk Vol.4

2019/10/04 39 users IoT elasticsearch アドサーバー SIer

IoT と時系列データと Elasticsearch | Data Pipeline Casual Talk Vol.4 1. IoTと時系列データとElasticsearch at Data Pipeline Casual Talk Vol.4 Yuta Imai Solutions Architect, SORACOM, INC. 2. Who am I 今井 雄太 経歴: • Sierで7年くらい • SNSの会社でアドサーバーとレポートシステムの開発 2.5年 • クラウド... 続きを読む

「Amazon Forecast」が正式リリース　過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス - ITmedia NEWS

2019/09/06 56 users 予測 正式リリース Amazon Forecast 機械学習

「Amazon Forecast」が正式リリース　過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス AWSが「Amazon Forecast」を正式リリースした。履歴データなどをもとに時系列予測を行ってくれるサービス。売上、利益、経費などのビジネス指標などさまざまな分野に対応可能だとしている... 続きを読む

「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス － Publickey

2019/09/04 528 users 気温 天候 交通量 影響 店舗

「Amazon Forecast」が正式リリース。過去の時系列データを与えるだけで機械学習による予測をしてくれる、専門知識不要のサービス Amazon Forecastは、なんらかの時系列データおよびその時系列データに影響を与えたであろう周辺情報、例えばある店舗の売り上げの時系列データおよび、その店舗の場所の天候、気温、交通量... 続きを読む

Amazon Forecastは時系列データから予測を作りだす機械学習ツール | TechCrunch Japan

2018/11/29 23 users 予測 TechCrunch JAPAN 機械学習ツール 自社

AmazonのAWSが今日（米国時間11/28）、時系列データに基づいて予測を生成する機械学習ツールAmazon Forecastをローンチした。予測は機械学習のかなりふつうの使い方だが、そのスキルのないデベロッパーが一からそれを作るのは難しい。しかしAmazonは当然ながら、自社のニーズのためにすでに多くのモデルを作っているので... 続きを読む

時系列のcsvデータを、pandasで簡単に移動平均を取る

2018/10/26 41 users pandas データロガー オシロスコープ 時系列 ノイズ

目的 以下のようなときに使える方法です オシロスコープやらデータロガーから吸い出したcsvデータのノイズを落として見やすくする web上から取得した時系列データのcsvデータについて、大きな傾向を見るために細かい動きをフィルタする 環境 python pandas Anacondaを入れておけはなんとかなる 方法 "hoge.csv"というデ... 続きを読む

動的なDeepLearningによる時系列データの予測 | Amazon Web Services ブログ

2018/08/24 74 users deeplearning アプリケーション 予測 音声認識

Amazon Web Services ブログ 動的なDeepLearningによる時系列データの予測 時間の経過とともに展開していくイベントを予測することは、オプション価格決定や、病気の進行、音声認識、サプライチェーン管理などを扱う多くのアプリケーションにとって不可欠な機能です。と同時に、こうした予測は難しいことでも知られてい... 続きを読む

1ヶ月めにやった学習のふりかえり – yrarchi

2018/07/31 26 users プログラミング 統計 休日 別分野 趣味

学習に入る前の状態 データ分析・プログラミングとも未経験で、全く別分野の仕事をしていた 休日に趣味として少し勉強していた データ分析は、本当に基本的な統計の本を何冊か読み、当時触っていたデータが時系列データだったので、それに必要な専門書を数冊斜め読みした プログラミングは最初Pythonを勉強していたけど... 続きを読む

初心者による「Python初心者がコピペで使える!時系列データの可視化!」

2018/07/26 56 users コピペ Python初心者 GitHub 可視化 初心者

時系列データ分析の可視化 僕が普段扱っているデータ（エネルギーデータ）の可視化をPythonを使って行うためのメモです。 Githubにまとめもあげています。 エネルギーデータの分析にPythonを使うときの参考になればと思っています。私も勉強中なのでこんなのがあればというものがあれば教えてください。m(_ _;)m 概要 エ... 続きを読む

Pythonの機械学習ライブラリtslearnを使った時系列データのクラスタリング - Technology Topics by Brains

2018/06/19 76 users scikit-learn クラスタリング 柏木 Python

こんにちは、ブレインズテクノロジーの柏木です。 今回はPythonで扱える機械学習ライブラリのtslearnを使って、時系列データをクラスタリングしていきたいと思います。 github.com 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... 続きを読む

Site Reliability Engineering – 10章 時系列データからの実践的なアラート - Fire Engine

2018/06/08 47 users アラート Fire Engine SRE本 輪読会 インフラ

2018 - 06 - 08 Site Reliability Engineering – 10章 時系列データからの実践的なアラート インフラ こんにちは、 つるべー です。 先日、福岡のインフラ界隈のエンジニアの方々がやっているSRE本の輪読会に参加し、発表をさせていただいたので、その時の内容をまとめます。 私は、10章の「時系列データからの実践的なアラート」を担当させてもらいました。 はじめ... 続きを読む

時系列データに対する多様体学習について | ココン株式会社

2018/05/19 161 users ニューラルネットワーク アクセスログ エントリ 目次 背景

AI戦略室の坂本です。 今回のエントリはやや技術的な話をしようと思います。 『時系列データに対する多様体学習について』 少し専門的な内容になりますが、お付き合いください。 目次 背景 アクセスログを解析する ニューラルネットワークによる多様体学習 時系列データに対する多様体学習 背景 ココングループではセキュリティ関連の事業を展開しているのですが、セキュリティを考えるときには「いかにして攻撃を防ぐ... 続きを読む

時系列データで相関を出してはいけないのなら空間データでも相関を出してはいけないのではないか - 廿TT

2018/02/22 18 users 廿TT 相関 エントリ 時系列 仮説検定

2018 - 02 - 23 時系列データで相関を出してはいけないのなら空間データでも相関を出してはいけないのではないか R 仮説検定 時系列 以前に エクセルで無相関検定：失業率と野菜摂取量の相関 - 廿TT というエントリを書いた。 めちゃくちゃ批判されるかと思ったけどそうでもなかった。 じ、時系列データに対して単純な相関を算出している。。。 https://t.co/3yUB5ZEhRo —... 続きを読む