「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」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、曜日や祝祭日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデータと検証用のデータを用意し、学習用のデータから求められた予測結果を検証用データで検証して正確性を評価し、より適切なモデルやアルゴリズムを選択する、といった作業が発生します。 Amazon Fo
日本学術会議の任命をめぐって、菅総理が１０５人の推薦者リストを「見ていない」と説明したことについて、学術会議側から「文書の改ざん」や「違法性」の指摘が相次いでいます。 菅総理大臣は９日、日本学術会議からの推薦者リストについて、任命されなかった６人を含む１０５人のリストは「見ていない」として、先月２８日に見た時点で９９人になっていたと説明していました。 これについて１１日、学術会議の元会長で東京大学の大西隆名誉教授は、ＪＮＮの取材に対し「学術会議は総理に対して１０５人を推薦をしている。総理に伝わる前に他の誰かがリストから６人を削ったのであれば、文書の改ざんとなり大きな問題」と述べました。 そして、法律には「学術会議の推薦に基づいて、総理大臣が任命する」 と規定されていることを踏まえ、「菅総理が１０５人の名簿を見ていないなら、学術会議の推薦に基づかず任命したことになり、法律の規定に反する」と指
本記事では、時系列予測に利用できるpythonのライブラリの使い方について説明をします。 パッとライブラリを使うことを目指すため具体的なアルゴリズムの説明は省きます。 ※説明が間違えている場合があればご指摘いただけると助かります。 目次 利用データ ライブラリ Prophet PyFlux Pyro Pytorch Lightgbm 補足:Darts まとめ ソースコード このブログで記載されているソースコードはGitHubに上げておいたのでもしよろしければ参考にしてください。 github.com 利用データ 今回用いるデータはkaggleのM5 Forecasting - Accuracyと呼ばれるコンペティションで利用されたデータを用います。 作成したランダムなデータよりも実データのほうが予測をしている感があるからです。 予測に使うデータはwalmartの売上データです。 下図はその
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のに使う。今回は、この時系列分析に活用しやすい3つのアルゴリズムを見ていこう。 Prophet
「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
時系列モデル(ARIMA/Prophet/NNなど)を統一的なAPIで扱えるPythonライブラリ「Darts」がかなり便利 - フリーランチ食べたい
時系列モデルを扱う上でデファクトスタンダードになりそうなPythonライブラリが出てきました。 時系列モデルを扱うPythonライブラリは、 scikit-learn のようなデファクトスタンダードなものがありません。そのため時系列モデルを用いて実装を行うためには、様々なライブラリのAPIなどの仕様を理解しつつ、それに合わせてデータ整形を行い、評価する必要があり、これはなかなか辛い作業でした。 スイスの企業 Unit8 が今年(2020年)6月末に公開した Darts はまさにこういった課題を解決するライブラリです。時系列に関する様々なモデルを scikit-learn ベースのAPIで統一的に扱うことができます。 github.com Darts は現在、下記のモデルに対応しています。内側では statsmodels 、 Prophet(stan) 、 Pytorch などを使っていて、
東京大学・株式会社Nospareの菅澤です． 今回は状態空間モデルによる時系列予測手法を用いた因果効果の推定手法であるCausalImpactについて紹介します． CausalImpactとは CausalImpactはGoogleによって開発された因果効果推定の方法です．手法の詳細はBrodersen et al. (2015, AoAS)に記載されており，手法を実装したRパッケージも公開されています． CausalImpactは，ある介入が時間変化するアウトカムにどのような影響を与えるかを推定（推測）するための手法です．時間変化するアウトカム（時系列データ）に対して因果効果を推定する有名な方法としてDifference-in-Difference (DID)がありますが，DIDよりも緩い仮定のもとで時間変化する因果効果を推定できる方法として知られています． CausalImpactのコ
一般的な時系列のモデリング＆予測に、機械学習系の手法よりも古典的な計量時系列分析の方が向いている理由を考えてみた（追記あり） - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ
この記事は、以下の@icoxfog417さんによる問題提起に合わせたちょっとした実験をまとめたものです。 時系列予測の問題において、機械学習のモデルより既存の統計モデル(ARMAモデルなど)の方が予測精度において優良な結果が出るという研究。データへの適合=予測精度の向上ではないことも実験で示している。機械学習の研究では統計モデルとの比較も入れるべきという提言をしている。 https://t.co/jboGhYSX6E— piqcy (@icoxfog417) September 16, 2019 この点について僕はこんなコメントをしたのですが。 だいぶ以前から「一般的な時系列データ予測の問題は単位根過程や季節調整など非定常過程との戦いなので、本質的に定常過程を想定する機械学習手法での予測は計量時系列分析など非定常過程も考慮した古典的なモデルによる予測には及ばない」と言い続けてきたけど、やっ
プロダクト担当者とデータサイエンティストで Prophet を使って EC サービスの注文額を予測する - Pepabo Tech Portal
技術部データ基盤チームのデータサイエンティストの @zaimy です。今回は、ハンドメイド作品を対象とする EC サービスである minne の注文額を、プロダクト担当者とデータサイエンティストで Prophet を使って予測した事例を、主に運用面から紹介します。 結論ファースト 背景 時系列予測を行うモデルの選択 特徴量の選択と工夫 モデリングの結果とビジネス的な成果 モデルの監視と継続的な改善 まとめと今後について 結論ファースト 月ごとの注文額を実績に対して誤差 1% 程度で予測できるようになりました。 背景 これまで minne では、経営計画に基づく年間の注文額の目標があり、それを過去実績に基づいて月割りにし、そこから日数で日割りにする…という流れで計算された、日ごとの注文額の目標を立てていました。 この目標値が予測値として使われているシーンもありましたが、当然、目標値は直近の実
機械学習のための「前処理」入門 作者:足立悠リックテレコムAmazon 目的 データ分析の仕事をする中で最も扱う機会が多いのが 時系列データだと思います。その中で欠損値を扱ったり、 統計を取ったり、特徴量を作り出したりするのですが、 毎回やり方を忘れてググっているので、上記の書籍を読んで こういった前処理の方法をいつでも確認できるように メモしておこうと思います。 目次 目的 目次 日時のデータをdatetime型に変換する 最初の日時からの経過時間を計算する 各データの統計量を計算する 欠損値の確認と補完 経過時間の単位を変換する データフレーム結合する 基準日時からの経過時間を計算する 重複した行を削除する 特定のデータ列をインデックスにする 部分的時系列を抽出して統計量を計算する データフレームの各列をリストにして結合する 不均衡データから教師データを作成する データの読み込みと可視
藤井亮 @TAROMAN @ryofujii2000 映像作家。監督。クリエイティブディレクター。主に変なものをつくります。 『TAROMAN（タローマン）』『石田三成CM』『ミッツ・カール君』『サウンドロゴしりとり』『造船番長』『日本建設工業CM』 『別冊オリンピア・キュクロス』『オドモTV』『大嘘博物館』など gosay.studio 藤井亮 @TAROMAN @ryofujii2000 あの70年代のカルト特撮ヒーローが帰ってきた！ 岡本太郎x巨大ヒーロー！ 『TAROMAN 岡本太郎式特撮活劇』 解説は幼少時からのタローマンファンの山口一郎さん （というていの狂気5分番組がはじまります） 来週月曜深夜からEテレ。 nhk.jp/p/taroman/ts/M… pic.twitter.com/izuZ08pnXT 2022-07-15 11:44:08 リンク TAROMAN - N
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
時系列予測のベストプラクティスを共有するGitHubリポジトリを開設、Microsoft：PythonやR向け Microsoftは、時系列予測のベストプラクティスを共有するためのGitHubリポジトリを開設した。PythonやRを使っている開発者に向けたものだ。 Microsoftの「R」コミュニティー向けブログサイト「Revolutions」は、2020年4月14日（米国時間）、時系列予測のベストプラクティスを共有するためのGitHubリポジトリ「Time Series Forecasting Best Practices & Examples」を開設したと発表した。 Microsoftはこのリポジトリについて、README.mdで次のように説明している。 「時系列予測は、データサイエンスで最も重要なトピックの一つだ。的確な意思決定と効果的な資源配分を行うために、ほぼ全ての企業には未来
「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」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。 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、曜日や祝日など売り上げに影響すると思われる周辺情報を与えると、予測に必要な機械学習モデルの構築、アルゴリズムの選定、モデルの正確性の検証や改善などを全て自動で実行し、売り上げに関する予測のデータを出力してくれるというサービスです。 一般に、機械学習を活用するには、学習用のデ
Python: 時系列データの交差検証と TimeSeriesSplit の改良について - CUBE SUGAR CONTAINER
一般的に、時系列データを扱うタスクでは過去のデータを使って未来のデータを予測することになる。 そのため、交差検証するときも過去のデータを使ってモデルを学習させた上で未来のデータを使って検証しなければいけない。 もし、未来のデータがモデルの学習データに混入すると、本来は利用できないデータにもとづいた楽観的な予測が得られてしまう。 今回は、そんな時系列データの交差検証と scikit-learn の TimeSeriesSplit の改良について書いてみる。 使った環境は次のとおり。 $ sw_vers ProductName: Mac OS X ProductVersion: 10.14.6 BuildVersion: 18G3020 $ python -V Python 3.8.1 下準備 あらかじめ、必要なパッケージをインストールしておく。 $ pip install scikit-le
こんにちは！ 以前にDartsという時系列分析に特化したpythonライブラリを紹介しました。 前編はこちら 今回は実際にDartsを動かしていきましょう。 Darts内にもデータセットがありますが、公式でも触れられているのであえて、外部のデータを参照してみましょう。導入編でも触れたアイスクリームの生産量の変化を推測したいと思います。 アイスクリームのデータセットはこちら 上記リンクの上部右側Downloadからcsvをダウンロードしてください。 Dartsのインストールは以下の1コマンドです。Windowsではデフォルトのコマンドプロンプトでうまくインストールが終了しなかったので、WSL環境などを推奨します。 $ pip install darts ARIMAで学習してみる バックテストでモデルの選定を行う RNNで共変量を扱ってみる まとめ ARIMAで学習してみる まずは、導入編で最
時系列予測に深層学習モデルが本当に必要？
3つの要点 ✔️ 時系列予測の領域で、最近深層学習モデルによる性能向上が急速に進んでいます。しかし、古典的な機械学習モデルはもう必要ないのかということで、この大規模な調査と比較実験が行われました。 ✔️ 古典的学習モデルの代表としてGBRTが使われています。深層学習モデルが実現した系列間の依存性の表現を入力の特徴量エンジニアリングベースのウィンドウ化で代替しました。 ✔️ 前処理により、改良GBRTは単変量、多変量両方のデータセットに対して、数多くの深層学習モデルと同等あるいは大きく上回る性能を示しました。 Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting? written by Shereen Elsayed, Daniela Thyssens, Ahmed Rashed, Hadi Samer Joma
初めまして、2019年8月にヤフーのデータプラットフォームチームのインターンシップに参加した山添です。今回はインターンで検証を行ったカラムナフォーマットにおけるエンコーディング方式について紹介します。本ブログでは、特に数値型のエンコーディング方式について、データ圧縮率への効用を確認します。 カラムナフォーマットとは 昨今のデータ社会では、ログデータや購買データ、位置情報データなどさまざまなデータがものすごいスピードで生み出されています。企業ではそのような大規模なデータを蓄えておく必要があります。 私たち学生の間で最も親しみのあるファイルフォーマットは、JSON や CSV などのテキストフォーマットだと思います。これらのフォーマットは、データ保存時にスキーマを必要としない、人間からの可視性が高いなどの利点がありますが、データの圧縮効率が低いことや、処理性能の低さなどのデメリットもあります。
こんにちは！突然ですが、皆さんは下のような二種類の時系列データを判別できるような特徴量を抜き出したいときに何を考えますか？そしてどうやって特徴量を抽出しますか？ 私はパッと見て次の手法を使えば特性が取り出せると思いました。 ピークの数 → k近傍法 ノイズの大きさ → 分散統計量 時系列方向で周期成分の大きさ → Wavelet変換 しかし、当然これだけでは十分な数の特性を網羅できていないでしょうし、適切な特性を抜き出すためにパラメータチューニングを行う必要があります（例えば、Wavelet変換であれば適切な基底関数を選ぶ必要があります）。 このように時系列データの特徴量エンジニアリングは調べることが無限にあり、どの特徴量を算出するかを考えているだけで日が暮れてしまいます。また、抜き出す特徴量が決まったとしてもモノによっては計算が複雑で実装に時間がかかってしまう場合もあります。 そんなとき
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。
Part2 特徴量エンジニアリング 前回の振り返り... パート１では、実践的な多変量時系列予測モデルを構築するためのアプローチを紹介し、過去のKaggleコンペティション のデータセットを用いて、ベースラインとなるSeasonal Naiveモデルを作成しました。 今回のパート２では特徴量エンジニアリングを扱います。 時系列データの特徴量エンジニアリング NRIデータサイエンスブログへようこそ！NRIのデータサイエンティスト、時系列予測プラクティスチームのSatyakiです。 パート2では、特徴量エンジニアリング、特に時系列のMLモデルのトレーニングに使用される特徴量について説明します。 ARIMAやExponential Smoothingなどの伝統的な時系列モデルと異なり、機械学習モデルはクロスセクションデータを用いて学習させるため、それぞれの学習用サンプルは独立していると考えられま
DATAFLUCT Tech Blog
2022-08-27 データ抽出に特化したAirbyteによるEL(T) 環境構築の実践 データ基盤 Airbyte ELT こんにちは。今回は、データ基盤の構築の一部を実際に体験してみたいと思います。 データ基盤を作成するにあたり、まずは、社内に眠る様々なデータを集めてくる必要があります。前回の記事では、その機能を「収集」と紹介していました。 データ基盤とは何か… データ基盤 データ分析基盤 実践 2022-08-18 Metaflowでモデルの学習をpipeline化するまで MLOps Metaflow Pipeline 皆さんは「MLOps」について取り組んでいらっしゃるでしょうか。私は2018年頃からデータクレンジングや機械学習モデルの構築や運用をしてきましたが、当時の日本で私の耳にはMLOpsという言葉が入ってくることはありませんでした。 ただMLOpsの元となった「Dev…
GitHub - microsoft/forecasting: Time Series Forecasting Best Practices & Examples
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時系列データのモデリングとして、以下のような手法がメジャーかなと思います。 ARIMA Prophet 状態空間モデル RNN LSTM DeepAR 今回は、2021年に発表された比較的新しい手法であるGreykiteのご紹介をしていきます。 注意：本記事は2022年11月時点の情報をもとに記載しております。ライブラリの変更等により本記事の記載内容が古くなる可能性がありますが、ご了承ください。 Greykiteとは? LinkedInが2021年にOSSとして公開した時系列予測モデルです。機械学習分野の国際会議であるKDD2022でも発表されたようです。 KDD2022よりLinkedInによる時系列予測OSS Greykite (https://t.co/wpsCnuak2t) の紹介論文。コアとなるSilverkiteというアルゴリズムの紹介が中心で解釈可能性と速度が売り。Proph
我が国における超過死亡の推定（2020年4月までのデータ分析）
掲載日：2020年7月31日 要約 2012年～2020年の人口動態統計データを用いて、日本における新型コロナウイルス感染症流行期（2020年1月～4月末）の超過死亡を週別、都道府県別に推定した。欧米諸国と我が国における比較可能性を考慮し、米国疾病予防管理センター（Centers for Disease Control and Prevention：CDC）の用いるFarringtonアルゴリズム、および欧州死亡率モニター（EuroMOMO）の用いるFluMOMOモデルを用いた。結果、Farringtonアルゴリズムで超過死亡が検出されたのは、千葉県（47人：4月20日–26日、疫学週第17週）のみであった。またEuroMOMOアルゴリズムでは、栃木県（14人：2019年12月30日–2020年1月5日、疫学週第1週）、埼玉県（5人：4月13日–19日、疫学週第16週）、千葉県（61人：4
KR🐶痩せたい @KR31917261 弁護士になって初めて知ったこと。 巷では、起こった事実を時系列で整理できるだけで既に超優秀なんだということ。 2021-11-12 21:50:55 三毛猫ホームズ@ピクトロジカ＆タワプリに感謝♪ @sh_mikeneko4869 これはマジ(´-ω-)ｳﾑ 小売やってるからこそ思うけど、これができる人本当に少ない(報告事項でも) だから自分で報告事項などをまとめてスケジュールにできるようにするとそれだけで周りの目が変わりますよ´ω`)ﾉ twitter.com/KR31917261/sta… 2021-11-14 11:00:38
この記事はBASE Advent Calendar 2019の20日目の記事です。 devblog.thebase.in DataStrategyの岡が担当します。 Prophet is 何？ ProphetはFacebook社製の時系列予測ライブラリです。RとPythonから利用でき下記gitで公開されています。 https://github.com/facebook/prophet 分析者仲間の間で「時系列予測ならまずこれを使っとけ」と言われるくらい高精度らしいのですが、私自身がイマイチ理論を把握してない & ググってもさらっとした解説の日本語ドキュメントしかない印象です。 Prophetの元となる論文は下記にて公開されています。 https://peerj.com/preprints/3190.pdf 冒頭だけ読むと、時系列分析の知見のない人でもドメイン知識を組み込みながら予測ができ
連載目次 前々回は回帰問題、前回は分類問題の解き方を解説した。それぞれの評価時における精度指標（Metrics）として、回帰問題では平均絶対誤差（MAE）を、分類問題では正解率（Accuracy）を用いた。これらは、最も基礎的で一般的な評価関数（Metric function）である。実践では、より多様な評価関数を使い分けることになるだろう。 そこで今回は、回帰問題や時系列予測（後述）で使える代表的な評価関数をまとめる。具体的には、下記の7つの評価関数を説明する。 本稿は、一通り目を通すことでざっくりと理解したら、あとは必要に応じて個別に参照するという「辞書的な使い方」を推奨する。といっても、上記の順番で違いを意識しながら理解すればそれほど難しくはないので安心してほしい。 時系列予測について 本連載では、ここまで回帰（Regression）と分類（Classification）については説
一番大きな単位としてデータベース (Database) があり、その中に複数のテーブル (Table) を持つことができ、そのテーブルの中に複数のタイムシリーズ (Time-Series) が入っています。タイムシリーズ (Time-Series) は時系列に並んだレコード (Record) のまとまりとなっていて、その中にディメンション（Dimension）と呼ばれる測定値を識別するための属性情報とメジャー (Measure) と呼ばれる測定値でテーブル内で一意に決まるものに対して、タイムスタンプごとにレコード (Record) と呼ばれる単一のデータポイントが記録されています。 各構成要素の細かい制約はこちらを参照してください。では、Amazon Timestream の基本操作のイメージを掴んでいただくために、Timestream のデータベースとテーブルを作成し、データを挿入後、検
Datasette
Datasette is a tool for exploring and publishing data. It helps people take data of any shape, analyze and explore it, and publish it as an interactive website and accompanying API. Datasette is aimed at data journalists, museum curators, archivists, local governments, scientists, researchers and anyone else who has data that they wish to share with the world. It is part of a wider ecosystem of 46
GitHub - google-research/timesfm: TimesFM (Time Series Foundation Model) is a pretrained time-series foundation model developed by Google Research for time-series forecasting.
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MKT on Twitter: "カルマンフィルタを勉強し始める前の自分に見せたい資料 https://t.co/yZgfvQsCwb"
カルマンフィルタを勉強し始める前の自分に見せたい資料 https://t.co/yZgfvQsCwb
【図解】コストコで乳児置き去り－タイムラインで追う家族の行動…「2時間半」の“勘違い”の間、中山喜寿生ちゃんは灼熱の車内に（RKB毎日放送） - Yahoo!ニュース
生後10か月の乳児はなぜ炎天下の車内に放置され死亡したのか。両親の主張によると「勘違い」が悲劇につながった可能性があるという。両親と兄弟を含む6人で訪れ、10か月の喜寿生ちゃんだけが取り残された。最初に父親と知人女性が車を降り、若干の時間をおいて母親グループが降りた。お互いが「相手方が喜寿生ちゃんと一緒に行動している」と思い込んでいたという。認識の“ずれ”はどこで生じたのか、当日の家族の行動を追う―。 【写真で見る】灼熱の車内、“0歳児”が取り残された黒のワンボックスカー
こちらのページでは『米国株（S&P500指数）の長期チャートとポイント解説』を掲載しています。 1920年代からの米国株（S&P500指数）の歴史を確認することができます。 米国株は過去8回の暴落（30％以上の下落）を経験しています。 世界の株式市場の中心である米国株式市場の歴史を把握することは、投資を行う上で非常に重要です。 下記では最初に1920年代からの長期チャートを掲載し、下段の方では年代ごとに区切ったチャートでポイントを詳細に解説しています。 では最初に、長期チャートと8回の暴落についてご覧ください。 米国株（S&P500指数）長期推移 / 8回の暴落米国株を1920年代からの長期チャートでみると下記のように大きく上昇しています。 このチャートを見ると、大きな調整は2000年のITバブル崩壊と、2008年のリーマンショックのみのように見えてしまいますが、実際には何度かの「暴落」を
こんにちは。スキルアップAIの橋本です。 本ブログでは、AIを利用した時系列解析、特に将来予測でよく用いられているライブラリである「Prophet」について解説します。 近年、将来予測の定番となっているProphetですが、ライブラリによる実装方法に関する情報は簡単に入手できます。一方で、Prophetの理論的な部分についてはあまり知られていないため、本ブログでは理論部分を重点的に取り上げたいと思います。 時系列解析（分析）とは｜概要やメリット、モデル、進め方、事例を紹介 1.Prophetの概要 まず初めに、Prophetの基本情報をまとめます。 Prophetは2017年にFacebookのCore Data Science teamによって開発された時系列解析用のライブラリです。PythonとRの両方でライブラリが提供されています。 また、このProphetは、将来予測のタスクにおい
大人気『スター・ウォーズ』シリーズを見よう！ 『スター・ウォーズ』シリーズの第1作目はアメリカでは1977年に公開。40年以上も昔から世界中を熱狂の渦に巻き込んできた壮大な物語は、2019年12月、ついに完結を迎えました。 作品を見たことはないけど名前だけは知っている、または気になっているという方も多いのではないでしょうか。多くの人々を惹きつけてやまない、魅力満載のシリーズなので、この記事を参考にぜひ一度ご覧ください。2019年12月に劇場公開された『スター・ウォーズ／スカイウォーカーの夜明け』を含む全作品を、ディズニー公式動画配信サービスDisney＋（ディズニープラス）でご視聴いただけます。 ・『スター・ウォーズ』シリーズの概要を簡単に・ まだよくご存じない方に向けてご説明すると、『スター・ウォーズ』は“遠い昔 はるかかなたの銀河系”でのお話です。銀河を力で支配しようとする銀河帝国の帝
forecasting Time Series Forecasting Best Practices & Examples View on GitHub Forecasting Best Practices Time series forecasting is one of the most important topics in data science. Almost every business needs to predict the future in order to make better decisions and allocate resources more effectively. This repository provides examples and best practice guidelines for building forecasting soluti
東証システム障害、外部への情報発信の経緯が明らかに
東京証券取引所は2020年10月1日夜、同日に発生したシステム障害と外部への情報発信の経緯を時系列で明らかにした。 同社によれば、東証の売買システム「arrowhead（アローヘッド）」のディスク障害を検知したのは10月1日7時4分。本来であれば同日7時0分に送信すべき電文の送信ができていなかったが、その旨を証券会社に通知したのは送信予定時刻から約1時間過ぎた8時1分だった。 その約1時間後の8時54分にはarrowhead と証券会社間の発注系経路を遮断。9時26分には共有ディスクの2号機への強制切り替えを完了していたが、結局11時45分に終日売買停止をすることを全利用者向けにWebサイト上で通知した。
GitHub - unit8co/darts: A python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series.
Darts is a Python library for user-friendly forecasting and anomaly detection on time series. It contains a variety of models, from classics such as ARIMA to deep neural networks. The forecasting models can all be used in the same way, using fit() and predict() functions, similar to scikit-learn. The library also makes it easy to backtest models, combine the predictions of several models, and take
GitHub - linkedin/greykite: A flexible, intuitive and fast forecasting library
The Greykite library provides flexible, intuitive and fast forecasts through its flagship algorithm, Silverkite. Silverkite algorithm works well on most time series, and is especially adept for those with changepoints in trend or seasonality, event/holiday effects, and temporal dependencies. Its forecasts are interpretable and therefore useful for trusted decision-making and insights. The Greykite
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![TwitterにおけるWANIMA「オタクくんさぁ…」ネタの流行を時系列で追ってみた - 鉄板日記[ ˶˙ᴗ˙˶ ]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/9954c9a902e26ead11f33643a7510f60ad05e473/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F11696248318756656021%2F26006613498243934%2F1579329871)
学術会議側から「文書の改ざん」指摘相次ぐ｜TBS NEWS
時系列予測で使えるpythonライブラリ一覧 - ざこぷろのメモ
「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
状態空間モデルを用いた因果効果の推定: CausalImpact - Qiita
時系列データを前処理する際のPython逆引きメモ - EurekaMoments
『TAROMAN 岡本太郎式特撮活劇』の狂気に触れた人々の集団幻想の質が高すぎる
時系列予測のベストプラクティスを共有するGitHubリポジトリを開設、Microsoft
時系列分析をお手軽に！機械学習ライブラリDartsの実演 - DATAFLUCT Tech Blog
圧縮効率のよいカラムナフォーマット 〜 Yosegi や ORC のエンコード方式調査
時系列データから大量の特徴量を生成するパッケージ「tsfresh」の使い方｜CO-WRITE
【機械学習】時系列データの前処理 -ラグ特徴量作成-｜はやぶさの技術ノート
時系列予測モデルの実践論２ －昔のKaggleを事例に－ - NRI Data Science BLOG
LinkedInが開発した時系列モデル“Greykite”の理論と実装 - ぱぐみの部屋
弁護士になって初めて知ったこと・・・『起こった事実を時系列で整理できるだけで既に超優秀』
Prophetのモデル式を1から理解する - BASEプロダクトチームブログ
第9回 機械学習の評価関数（回帰／時系列予測用）を使いこなそう
初めての Amazon Timestream 入門 | Amazon Web Services
米国株(S&P500)長期推移(チャート・変動要因) / 30%以上の暴落は過去8回 - ファイナンシャルスター
将来予測で用いられるライブラリ「Prophet」 | スキルアップAI Journal
公開順や時系列『スター・ウォーズ』を見る順番のおすすめは？｜Disney+（ディズニープラス）公式
Forecasting Best Practices
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