機械学習 時系列クラスタリングとして用いられる手法と特徴
時系列データは、日々のビジネスや科学、医療などの様々な分野で収集され、分析されています。このようなデータの中から意味のあるクラスタを抽出するために、「時系列クラスタリング」と呼ばれる手法が活用されています。本記事では、時系列クラスタリング...
2024-01
機械学習 
機械学習 時系列データの異常値発見方法と対応方法を解説
はじめに
時系列データの異常値は、正確な予測や分析において大きな障害となり得ます。本記事では、異常値の発見方法とそれに対する効果的な対応策に焦点を当て、時系列データの品質向上に貢献する手法について解説します。
異常値の発見方法...
時系列 時系列データの際に注意すべき予測と検証の流れとは
はじめに
時系列データ予測は、ビジネスや科学のさまざまな分野で重要な役割を果たしています。しかし、予測モデルの信頼性を確認するためには、検証が不可欠です。本記事では、時系列データ予測の検証方法に焦点を当て、その手法や重要なポイントに...
機械学習 機械学習の力を最大限に引き出すアンサンブル手法とは
はじめに
機械学習は近年急速に進化し、その応用範囲はますます広がっています。機械学習の手法を組み合わせ、モデルの性能を向上させるアプローチの一つが「アンサンブル学習」です。本記事では、「機械学習 アンサンブル」に焦点を当て、その基本...
機械学習 機械学習のアンサンブル手法「バギング」とは
機械学習において、単一のモデルではなく複数のモデルを組み合わせて予測を行う手法が存在します。その中でも特に注目されるのが「バギング（Bootstrap Aggregating）」です。本記事では、バギングの基本的な概念、仕組み、そしてその...
機械学習 「Ridge回帰」の特徴とメリットデメリット
Ridge回帰は統計的なモデリングや機械学習において広く利用される手法の一つです。この手法は、線形回帰の一般化として知られており、特に多重共線性が存在する場合に効果的です。本記事では、Ridge回帰の特徴、メリット、およびデメリットについ...
自然言語 Word2Vecで用いられるSkip-gramとは
はじめに
自然言語処理（NLP）の分野において、単語の意味をベクトルで表現する技術が注目されています。その中でも、Word2Vecは単語の分散表現を学習するための強力な手法の一つです。Word2Vecには、"Skip-gram"と呼...
自然言語 テキスト分析で用いられる「Word2Vec」とは
はじめに
テキストデータの解析や処理において、近年注目を集めているのが「Word2Vec」です。これは、単語をベクトルに変換する手法であり、その力強さから自然言語処理の分野で広く利用されています。この記事では、Word2Vecの基本...
機械学習 機械学習と分類予測モデル
はじめに
近年、機械学習の進化が急速であり、その中でも分類予測モデルは注目を集めています。本記事では、機械学習とその中でも特に分類予測モデルに焦点を当て、その基本的な概念から応用までを探っていきます。機械学習とは何か、そして分類予測...
時系列 時系列分析で確認すべき「定常性」とは。特徴や確認方法を理解しよう
はじめに
時系列分析は、時間の経過とともに変動するデータを分析し、そのパターンやトレンドを理解するための重要な手法です。しかし、時系列データを分析する際には、データが定常性を持っているかどうかを確認することが不可欠です。本記事では、...