オンライン予測技術の概要と様々な適用事例と実装例

import requests

keywords = ['keyword1', 'keyword2', 'keyword3']
search_results = []

for keyword in keywords:
    url = f'https://example.com/search?q={keyword}'  # 検索エンジンのURLにキーワードを組み込む
    response = requests.get(url)
    search_results.append(response.text)  # 検索結果をリストに追加する

# search_resultsを適切な形式に整形するなどの前処理を行う

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfTransformer

# テキストデータの特徴量抽出の例
vectorizer = CountVectorizer()
X_counts = vectorizer.fit_transform(search_results)

transformer = TfidfTransformer()
X_tfidf = transformer.fit_transform(X_counts)

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# データをトレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_tfidf, labels, test_size=0.2)

# モデルのトレーニング
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# テストデータに対する予測
y_pred = model.predict(X_test)

import pyaudio
import wave

def record_audio(filename, duration):
    CHUNK = 1024
    FORMAT = pyaudio.paInt16
    CHANNELS = 1
    RATE = 16000

    p = pyaudio.PyAudio()

    stream = p.open(format=FORMAT,
                    channels=CHANNELS,
                    rate=RATE,
                    input=True,
                    frames_per_buffer=CHUNK)

    frames = []

    print("Recording...")

    for i in range(0, int(RATE / CHUNK * duration)):
        data = stream.read(CHUNK)
        frames.append(data)

    print("Finished recording.")

    stream.stop_stream()
    stream.close()
    p.terminate()

    wf = wave.open(filename, 'wb')
    wf.setnchannels(CHANNELS)
    wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
    wf.setframerate(RATE)
    wf.writeframes(b''.join(frames))
    wf.close()

# 音声を5秒間録音し、ファイルに保存する
record_audio('audio.wav', 5)

import librosa

def preprocess_audio(filename):
    # 音声データの読み込み
    audio, sr = librosa.load(filename, sr=16000)

    # 前処理の実行（例: スペクトル処理、ノイズ除去など）
    processed_audio = ...

    return processed_audio

# 音声データの前処理を実行する
processed_audio = preprocess_audio('audio.wav')

import torch
import torchaudio
from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Processor

# モデルとプリプロセッサの準備
processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained('facebook/wav2vec2-base-960h')
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained('facebook/wav2vec2-base-960h')

# 前処理済みの音声データをテンソルに変換
input_values = processor(processed_audio, return_tensors="pt").input_values

# 音声認識の予測
with torch.no_grad():
    logits = model(input_values).logits

# 予測結果をテキストに変換
predicted_ids = torch.argmax(logits, dim=-1)
transcriptions = processor.decode(predicted_ids[0])

print("Transcription:", transcriptions)

import requests

def fetch_news_data():
    url = 'https://api.example.com/news'  # ニュースのAPIエンドポイント
    response = requests.get(url)
    news_data = response.json()

    # 必要な情報を抽出する
    news_titles = [item['title'] for item in news_data]
    news_bodies = [item['body'] for item in news_data]

    return news_titles, news_bodies

# ニュースデータを取得する
titles, bodies = fetch_news_data()

import nltk
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

nltk.download('punkt')  # 必要な場合にのみ実行

def preprocess_text(text):
    # テキストのトークン化
    tokens = nltk.word_tokenize(text.lower())

    # ストップワードの除去などの前処理

    # 前処理されたテキストを文字列に戻す
    preprocessed_text = ' '.join(tokens)

    return preprocessed_text

# ニュースタイトルと本文の前処理を実行する
preprocessed_titles = [preprocess_text(title) for title in titles]
preprocessed_bodies = [preprocess_text(body) for body in bodies]

# ベクトル化器の作成と適用
vectorizer = TfidfVectorizer()
X_titles = vectorizer.fit_transform(preprocessed_titles)
X_bodies = vectorizer.transform(preprocessed_bodies)

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# ターゲットラベルの用意（仮の例として、ポジティブ・ネガティブの2クラス分類とする）
labels = [0, 1, 0, 1, 0, 1, ...]

# タイトルと本文の特徴量を結合する
X_combined = X_titles + X_bodies

# データをトレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_combined, labels, test_size=0.2)

# モデルのトレーニング
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# テストデータに対する予測
y_pred = model.predict(X_test)

import requests
import json

def fetch_traffic_data():
    url = 'https://api.example.com/traffic'  # トラフィックデータのAPIエンドポイント
    response = requests.get(url)
    traffic_data = response.json()

    # 必要な情報を抽出する
    timestamps = [item['timestamp'] for item in traffic_data]
    traffic_values = [item['value'] for item in traffic_data]

    return timestamps, traffic_values

# トラフィックデータを取得する
timestamps, traffic_values = fetch_traffic_data()

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

def preprocess_traffic_data(traffic_values):
    # 欠損値の処理やノイズ除去を実施する
    processed_traffic_values = ...

    # スケーリングを実施する
    scaler = MinMaxScaler()
    scaled_traffic_values = scaler.fit_transform(np.array(processed_traffic_values).reshape(-1, 1))

    return scaled_traffic_values

# トラフィックデータの前処理を実行する
processed_traffic_values = preprocess_traffic_data(traffic_values)

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 特徴量とターゲットを準備する（例: 直近5日間のトラフィックを特徴量とする）
window_size = 5
X = []
y = []

for i in range(len(processed_traffic_values) - window_size):
    X.append(processed_traffic_values[i:i+window_size])
    y.append(processed_traffic_values[i+window_size])

X = np.array(X)
y = np.array(y)

# データをトレーニングセットとテストセットに分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# モデルのトレーニング
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# テストデータに対する予測
y_pred = model.predict(X_test)

import pandas as pd

def fetch_inventory_data():
    # 在庫データのCSVファイルを読み込む（例: 'inventory.csv'）
    inventory_data = pd.read_csv('inventory.csv')

    # 必要な情報を抽出する
    dates = pd.to_datetime(inventory_data['date'])
    stock_levels = inventory_data['stock_level']

    return dates, stock_levels

# 在庫データを取得する
dates, stock_levels = fetch_inventory_data()

import numpy as np

def preprocess_inventory_data(stock_levels):
    # 欠損値の処理や外れ値の除去を実施する
    processed_stock_levels = ...

    # データの補完や補間を実施する
    interpolated_stock_levels = np.interp(
        np.arange(len(processed_stock_levels)),
        np.where(~np.isnan(processed_stock_levels))[0],
        processed_stock_levels[~np.isnan(processed_stock_levels)]
    )

    return interpolated_stock_levels

# 在庫データの前処理を実行する
processed_stock_levels = preprocess_inventory_data(stock_levels)

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

# モデルのトレーニング
model = ARIMA(processed_stock_levels, order=(1, 1, 1))
model_fit = model.fit()

# 将来の期間を指定して在庫を予測
future_periods = 7  # 7日間の在庫予測
forecast = model_fit.forecast(steps=future_periods)

# 予測結果を取得
predicted_stock_levels = forecast[0]

# 予測結果を表示
print("Predicted stock levels:", predicted_stock_levels)