時系列データ分析に挑んでいる。自分にとっては夢がある。 これまで、LSTMとSARIMAを利用して「時系列データ分析」のスキル向上に励んできた。しかし、LSTMやSARIMAのモデル構築を、一から自分の手で構築することになった場合には、まだまだ実力不足な点は否…

今日は有給休暇を取得して勉強に励む！、なんてことはない。 でも、どんな日であったとしても、 時系列データ分析への愛は忘れないはずｗ 今日も、自分史上最幸の一日を目指していきたいと思います。 ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■ ■■■時系列データは、月別の牛…

7月14日(水)過ぎには晴天の毎日が続き、 清々しい日々を送ることができそうだ。 でもどんな日であったとしても、 SARIMAを利用して、時系列データ分析に挑戦中であることは変わらない。 前回までで、SARIMAで利用するパラメータ推定が完了したので、 実際にS…

雨模様がずっと続いているが、 SARIMAを利用して、時系列データ分析に挑戦中である。 ADF検定で帰無仮説を棄却できたため、 今回は、SARIMAモデルの構築の前準備として、 SARIMAモデルで利用するパラメータの推定を行う。 さあ、今日もほんのわずかでも前進…

昨日と同様、SARIMAを利用して、時系列データ分析に挑戦中である。 今回は、差分を取った系列に対して、ADF検定を実行して、 時系列データが単位根を持つかどうかの帰無仮説を棄却したい。 さあ、今日も一歩でも前進していきたい。 ■時系列データは、月別の…

SARIMAを利用して、時系列データ分析に挑戦中である。 さあ、始めよう！ ■時系列データは、月別の牛乳生産量 1962年1月から1975年12月までの約14年間で、レコード数は168行。 図１．月別牛乳生産量の推移（1カ月単位） ■自己相関(ACF)と偏自己相関(PACF) ・…

LSTMを利用して時系列データ分析に挑戦していたが、 今回からは、「SARIMA」を利用することにした。 ARIMAは、機械学習でもない従来からあった時系列データ分析の手法であるが、 そこそこの精度が出るため、ビジネスでもよく利用されているとのことだ。 最終…

時系列データ分析を通して、LSTMの理解に努めている。 ■時系列データは、千葉県の人数推移 時系列データは、e-Statが公開している「 男女別人口－全国，都道府県（大正９年～平成27年）」である。その中で、千葉県の人数のみを抜き出して予測することにした…

LSTMで時系列データ分析に挑戦中。 昨日の自分よりも、一歩半歩でも前にいきたい。 そんな思いから今日も手を動かしてみることにした。 時系列データは、「1949年1月から1960年12月 の国際線での乗客数」である。 ■ ウィンドウサイズの変更 ウィンドウサイズ…

LSTMで時系列データ分析に挑戦中。 冒頭部分はほとんど変わっていないが、今回で第3弾。 テーマは、「1949年1月から1960年12月 の国際線での乗客数」 データの前処理から見直しを開始した。 前回までは、正直サンプルプログラムを動かすことに専念していた。…

LSTMで時系列データ分析に挑戦中。 少しでもAIの技術力を高めたい一心で取り組んでいるような気がする。 テーマは、「1949年1月から1960年12月 の国際線での乗客数」 ■エラー番号①：「ValueError: Only provide the `shape` OR `batch_input_shape` argument…

AIジョブカレのケーススタディ実演講座の動画受講期間が終了し、 やっと、やっと、少しずつやる気が出てきた。 LSTMで時系列データ分析に挑戦していく。 というよりは、 講座で配布されたサンプルプログラムを動かすことから始めよう！ 早速、動かしてみたん…

動画視聴期限が間近に迫ってきて、 やっと、やっと、 重い腰を持ちあがりました。 決して、モチベーションが上がったのではありません。 今まで動かないことに対する疑問が解消されたわけでもありません。 ただ、沈黙して座っているよりも とりあえず動いて…

AIジョブカレの「ケーススタディ実演講座」が、 5月末に終了しました。 講座終了後1カ月以内(動画聴講の場合)は、 講師への質問や、講義の動画を何度でも視聴することができます。 しかし、いまだに聴講が終了していない状況にあります。 このような状況では…