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自作の名アナログシンセサイザーを演奏する動画がTwitterやYouTubeで公開され、話題になっています。シンセサイザーの名前は「Prophet-4」（プロフェットフォー）。 約40年前に発表され、YMOはじめ多くのミュージシャンが愛用した「Prophet-5」をほぼ再現しています。その再現度の高さにSNSユーザーのみならず、シンセマニアや楽器業界の関係者も驚きの反応を示しています。 そこでProphet-4の作者に開発の経緯、そしてArduinoや3Dプリンターを活用して再現したという制作秘話を、自身もシンセマニアで1980年代の音楽に造詣の深いpolymoogさんが取材しました。 ※本取材はオンラインで実施しました。（編集部） Prophet-4とは何か 1978年発表のSequential Circuits（※1）「Prophet-5」は、ポリフォニック（※2）＆プログラマブル（※
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、
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
私はコウメ太夫が比較的好きだ。 彼に遭った最初で最後の機会は、まだ私が小学生の頃。 ショッピングモールで"徒然なるままに書き散らしたコウメ日記"に興じる彼に出会った。 その時のネタは今でも覚えている。 「(チャンチャヵ チャン×2 チャチャンヵ チャン×2)×2 最近目が悪いので。 コンタクトにしてみたら。 自分の頭が禿げてる事を知りました。 チクショウ。」 子供ながらに思った。 「消え去る日は近い」と。 私の直感的予測は当たり、2年もしないまま彼は芸能界の表舞台から姿を消した。 そこから時は流れること十数年、Twitterで不死鳥の如く復活を遂げる彼を目撃した。 彼は2016年3月、何を思ったかチクショーネタを毎日つぶやく、 "#まいにちチクショー"キャンペーンを始動させた。 最初のtweetのいいね数はわずか160台と、始まりは静かだったが、 時間が経つに連れて下記のようなフォロワーが
Pythonの「Prophet」ライブラリで株価予測をしてみよう：「Python」×「株価データ」で学ぶデータ分析のいろは（終）（1/3 ページ） 日々変動する株価データを題材にPythonにおけるデータ分析のいろはを学んでいく本連載。最終回はローソク足とともにこれまでに計算したオシレーターなど一式を1つのグラフで表示する方法や過去の株価データを基にした株価予測の方法を解説します。
電子楽器メーカーのSequential Circuitsを創業し、シンセサイザーの名機「Prophet」を開発したデビッド・J・スミス氏が72歳で死去した。 スミス氏は、ローランド創業者の梯郁太郎氏とともに、電子楽器の共通規格で今も広く使われているMIDI（Musical Instrument Digital Interface）の共同提案者としても広く知られている。 Sequential Circuitsは1974年に創業され、1977年には初のプログラマブルなポリフォニックシンセサイザー「Prophet-5」を開発。YMOをはじめとする多くのミュージシャンに愛された。 その後はヤマハの子会社で物理モデリングとソフトウェアシンセサイザーを研究。KORGのカリフォルニアR&Dグループで、同社の「Wavestation」開発にも関わった。 その後は世界初のIntelプロセッサベースのソフトウ
シンセサイザー界の伝説的存在デイヴ・スミス死去、「Prophet-5」のデザイナー＆「MIDI」考案者の1人 シンセサイザー界の伝説的存在、デイヴ・スミス（Dave Smith）が死去。電子楽器メーカーのシーケンシャル・サーキット（Sequential Circuits）社の創業者であり、伝説的なシンセサイザー「Prophet-5」のデザイナーであり、MIDI考案者の1人でもあるレジェンド。SEQUENTIAL（旧：Dave Smith Intruments）の公式サイト／SNSで訃報が伝えられています。72歳でした。 It is with heavy hearts that we share the news that Dave Smith has died. If you’d like to share your thoughts and memories of Dave, pleas
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
Lunatic Prophet🔞 4/4砲雷撃戦B-02 on Twitter: "こりゃすげえや＞日本人が日本国に抗議するという状況が考えにくいのですが https://t.co/wnfLtRYqke"
こりゃすげえや＞日本人が日本国に抗議するという状況が考えにくいのですが https://t.co/wnfLtRYqke
Artist Introduction Survive Said The Prophet - 二位ガン 呟く|ω・*)
今回ご紹介するアーティストはサバイブ・セッド・ザ・プロフェット！ 愛称「サバプロ」です☆ メンバー found＆lost Network-system メンバー Yosh（ヨシ）vocal Tatuya（タツヤ）guitar Ivan（アイヴァン）guitar Show（ショウ）drums 現在4人組バンドとして活動中 found＆lost youtu.be かかってこいよと叫んだって そう思っていない時もあってしまうんでしょ 答えを見つけたいんじゃなくて お前と旅をしたかっただけなのかも 思い描いてもdarkness falls in time 深い奥があるstreets aligned どうやってここに来たのかも忘れてしまった。 見つかって無くして わからないままで Fate somehow brings mehope inside my heart found＆lostより fou
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
Prophetを、リクルートグループWebサイトの数カ月先の日次サーバコール数予測で活用してみた話：非統計家が高精度な時系列予測を行えるProphet（後編）（1/2 ページ） Facebookが開発した時系列予測のOSSライブラリ「Prophet」が近年注目を集めている。本連載ではProphetの概要と理論的背景、案件で使ってみた経験から得られた知見を紹介する。後編はチューニングのテクニックや運用時の注意点などについて。 Facebook製の時系列予測オープンソースソフトウェア（OSS）であるProphetを紹介する本連載。前回は、主に時系列予測そのものの歴史とProphetの概要を紹介しました。 今回は、Prophetを使用するに当たって非常に重要であるチューニングのテクニックや、予測エンジンとしてProphetを搭載したプロダクトを運用する際に気を付けるべき点について、具体的な案件と
伝説的な電子楽器「Prophet-5」の作者として知られ、電子楽器とコンピューターを繋げる世界共通規格「MIDI」を生み出したアメリカのデイヴ・スミスさんが亡くなった。
はじめに 「Pythonで儲かるAIをつくる」の著者です。社内で、この本を題材にした勉強会を主催しているのですが、5.3節の「時系列予測」用に作った、宿題の題材が結構面白いものだったので、qiitaでも共有することにします。 なお、ここで紹介するコードは、Githubにアップしてあります。 時系列予測とは そもそも、「時系列予測」とはなんでしょうか。冒頭で紹介した私の書籍の中では、「分類」「回帰」と並んで学習方式「教師あり学習」の1パターンであると定義しています。 予測目的が「数値」という点は「回帰」と同じなのですが、予測の入力となる説明変数が「日付データのみ」（厳密にいうと例外もある）というのが一番の違いです。曜日、年などの周期性を持った数値データを予測するのに向いているモデルです。 ただ、 scikit-learnにライブラリがないため、Pythonでモデルを作るのはかなりハードルが高
こんにちは、機械学習の講師をしている木下です！ ビックデータ自体の今、時系列データが多く取得できるようになっています。しかし、時系列データは分析・可視化・解釈が難しく、多くの人の頭を悩ませています。 多くの人が用いているのが、Prophet という非常に便利なライブラリです！Prophet を用いると簡単に分析できるのですが、その後の解釈や可視化の難しさはまだ課題として残っています。 ここでは、そんな時に便利なライブラリ plotly について Google Colaboratory を用いて初学者向けに解説していきます。
facebookの時系列予測パッケージ{prophet}を使って、ブログアクセス数を予測する。 - 医療職からデータサイエンティストへ
prophetはfacebookが無料で提供している時系列予測パッケージです。RでもPythonでも使うことができます。本家様サイトによると Prophet is a procedure for forecasting time series data based on an additive model where non-linear trends are fit with yearly, weekly, and daily seasonality, plus holiday effects. It works best with time series that have strong seasonal effects and several seasons of historical data. Prophet is robust to missing data and shift
ミト（クラムボン）が語る満島ひかり「ELECTRIC PROPHET」〜TM NETWORK TRIBUTE - サンレコ 〜音楽制作と音響のすべてを届けるメディア
『TM NETWORK TRIBUTE ALBUM -40th CELEBRATION-』で、初期TMのテーマ曲とも言える「ELECTRIC PROPHET（電気じかけの予言者）」は、満島ひかりが歌唱。はかなくも美しい「エレプロ」の新しい形を、プロデューサーとして満島と示してくれたのは、FANKSとしても知られるクラムボンのミトだ。その世界をどのように紡いだのかを、ミトに聞いた。 ※このインタビューは5月25日発売の『サウンド＆レコーディング・マガジン2024年7月号』掲載のものに先駆けて、ロングバージョンとしてお届けします Text : iori matsumoto TM NETWORK アンドロイドの満島さんがポツンとその舞台で歌う −TM NETWORKのトリビュートに、満島ひかりさんが歌う「エレプロ」が収録されると聞いて、どなたがプロデュースするのかと思ったらミトさんだと知りました
GitHub - ourownstory/neural_prophet: NeuralProphet: A simple forecasting package
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シンセ買えないから自作した Prophet-4
みんな十万円給付でシンセを買おう。LupinIII さん、ストラーフ さん、hakase329 さん、ふわっふう さん、kid824314 さん、ぱぱす さん、見境 さん、永遠の青菜 さん、jenta_150 さん、hohi2019_pj さん、福井のぶ さん、天ヲタ さん、kitahii さん、おと さん、NIEA さん、しらす好き さん、雨ナレージュ さん、hiromanmaru さん、茶眼 さん、ミツメ さん、あるてみ さん、longtail さん、まつ さん、似非屋 さん、ましゅん さん、rachesis22 さん、ちょす さん、32tn さん、眠りたまご さん、くらむぼん さん、アルブミン さん、hinomoto6gou さん、nashwater さん、TAKEN さん、keyn さん、あるてみ さん広告ありがとうございます！
概要 最近、時系列データの予測ツールとしてProphetなるものの存在を知った。 公式のチュートリアルをやりながら使い方や利点などを紹介していきたい。 Prophetとは？ Metaが公開している時系列データの統計予測モデルである。 言語はRとPythonに対応していて、統計や機械学習などの難しい知識がなくてもサクッと使うことができてとても便利。 使いどころとしては例えば過去の売り上げデータを元に将来の売上データを予測したりできる。 他にも株やFXなどの金融関連の予測だったりさまざまな用途で使えそうだ。 Prophetは複数の項を足し合わせた統計モデルであり、曜日や季節などの周期性も考慮した上で時系列データの予測が可能がある。 パラメータの難しいチューニングがいらないのもいいところ。 機械学習の回帰モデルと何が違う？ 機械学習においても過去のデータを元に将来を予測することはよくある。 それ
Prophet5、CS-80などプラグインがテンコ盛り。AIステム分離機能も装備する秘密兵器、Mixcraft 10.5｜DTMステーション
米ACOUSTICA社が開発しているMixcraftというDAWが4月30日までセールを実施中です。Mixcraftは上位版Mixcraft Pro Studioと下位版Mixcraft Recording Studioの2ラインナップ展開をしており、Mixcraft Pro Studioが通常30,240円(税込)のところ、17,969円(税込)。Mixcraft Recording Studioが通常15,040円(税込)のところ、8,909円で発売中です。このMixcraftは、2004年から発売されていて、今年20周年を迎えたWindows用のソフトウェア。動作も軽く、DAWに必要な要素は網羅している上に、安価なので初心者用DAWとして使うのにもピッタリ。 なのですが、実はCubaseやStudio One、Ability、Live……といったDAWを持っている人にとっても超お得な
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教授も愛した名シンセ「Prophet」を自作しちゃった現役大学生、福岡に現る｜fabcross
Prophetを使って、30分でコウメ太夫の努力の結果をビジュアライズする。 - Qiita
Pythonの「Prophet」ライブラリで株価予測をしてみよう
ProphetとMIDIを生んだシンセサイザー開発者、デイブ・スミス氏が死去
シンセサイザー界の伝説的存在デイヴ・スミス死去、「Prophet-5」のデザイナー＆「MIDI」考案者の1人 - amass
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
ローグライクカードゲーム『Nowhere Prophet』PC向けに配信―インド文化とSFの融合した独特な終末世界 | Game*Spark - 国内・海外ゲーム情報サイト
将来予測で用いられるライブラリ「Prophet」 | スキルアップAI Journal
Prophetを、リクルートグループWebサイトの数カ月先の日次サーバコール数予測で活用してみた話
デイヴ・スミスさん死去。伝説的なシンセ「Prophet-5」の作者。“MIDIの父”とも呼ばれていた
Prophetでコロナ陽性者予測をしよう - Qiita
【Python 入門】Prophet を使った時系列データ分析と Plotly による可視化！
Pythonでサクッと作れる時系列の予測モデルNeuralProphet（≒FacebookのProphet × Deep Learning）
Prophetを使ってサクッと時系列データ予測をやる - Qiita
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