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
TETDM - PukiWiki
Total Environment for Text Data Mining † テキストデータマイニングのための統合環境 ↑ 背景 † 世の中で蓄積されるデータに対する分析のニーズが高まっている一方で，データを分析できる人材が足りず，その育成が急務となっています． 世の中の多くの人が，AIリテラシー，データサイエンスのスキルを身につけることが求められる時代になっており，小中高大学で必修化の動きが進められています． データを分析できる人材とは，単にデータ分析のツールを使える人，分析手法の知識を持つ人ではなく，データ分析の一連の手順を理解し，分析の結果に意味を与え，与えられた意味を整理，統合して知識としてまとめられる人になります． ↑ TETDMとは † TETDMは，テキストデータから様々な情報を抽出して提供し，データの考察を促して意思決定の助けとする，データ分析支援ツールです． テキスト
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大規模言語モデル
Llama
A Survey of Natural Language Generation Techniques with a Focus on Dialogue Systems - Past, Present and Future Directions
