時系列データ解析

Clojure

ペトリネット技術の概要と人工知能技術との組み合わせ、各種実装について

ペトリネットの概要 ペトリネットとは、ペトリが1962年に提案した離散事象システムの記述モデルで、事象駆動型のシステムにおいて,非同期・並行な事象と,それを導く状態との関係を表現するものとなる。ペトリネットは,...
時系列データ解析

ダイナミックファクターモデルの概要とアルゴリズムおよびpythonとRによる実装

ダイナミックファクターモデルについて ダイナミックファクターモデル(Dynamic Factor Model, DFM)は、多変量時系列データの解析に用いられる統計モデルの一つであり、複数の時系列変数を共通の...
IOT技術:IOT Technology

オンライン学習の概要と各種アルゴリズム、適用事例と具体的な実装

オンライン学習について オンライン学習(Online Learning)は、データが逐次的に到着する状況下で、モデルを逐次的に更新して学習する手法であり、通常の機械学習で行われるバッチ学習とは異なり、新しいデータが到着す...
IOT技術:IOT Technology

オンライン予測技術の概要と様々な適用事例と実装例

オンライン予測について オンライン予測(Online Prediction)は、データが逐次的に到着する状況下で、モデルを使用してリアルタイムに予測を行う手法となる。"オンライン学習の概要と各種アルゴリズム、適用事例と具...
アルゴリズム:Algorithms

異常検知技術の概要と各種実装

異常検知技術の概要と応用例 <概要> 異常検知技術(Anomaly Detection)は、データセットやシステムの中で異常な振る舞いやパターンを検出するための手法となる。異常検知では、通...
アルゴリズム:Algorithms

変化検知技術の概要と実装例

変化検知技術について <概要> 変化検知技術(Change Detection)は、データやシステムの状態における変化や異常を検出するための手法となる。変化検知では、データやシステムの状態...
python

Multi-step bootstrappingの概要とアルゴリズム及び実装例

Multi-step bootstrappingの概要 Multi-step bootstrappingは、統計学や機械学習の分野で用いられる手法で、特に不確実性を評価するために使われるもので、"アンサンブル学習...
python

ECO(Efficient Convolution Network for Online Video Understanding)の概要とアルゴリズム及び実装例

ECO(Efficient Convolution Network for Online Video Understanding)の概要 ECO(Efficient Convolutional Network for...
python

線形二次制御(Linear Quadratic Control, LQC)の概要とアルゴリズム及び実装例

線形二次制御の概要 線形二次制御(LQR)は、制御理論の一つで、線形ダイナミクスを持つシステムに対する最適制御法の一つとなる。LQRは、システムの状態を最適に制御するためのフィードバック制御則を求める方法で、特に二次コス...
アルゴリズム:Algorithms

隠れマルコフモデルと状態空間モデルの相違点について

隠れマルコフモデルと状態空間モデルの相違点について "隠れマルコフモデルの概要と各種応用事例および実装例"で述べている隠れマルコフモデル(Hidden Markov Model, HMM)と"状態空間モデルの概要...
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