保護中: 時系列データの解析(1)イントロダクション
機械学習:Machine Learning
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機械学習:Machine Learning"機械仕掛けの神"の創り方
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コメント
[…] 時系列データの解析(1)イントロダクション […]
[…] 「現場ですぐ使える時系列データ分析～データサイエンティストのための基礎知識～」より。前回は時系列データ分析の概要について述べた。今回は、それらに使われる統計分析の基礎について述べる。 […]
[…] 信号系列等の時系列データの分離 : 確率的モデルをベースにデータの繋がりを予測するタスク。次に何が出で来るかをリコメンドしたり、データの欠損を補間したりするタスクとしても利用される。 […]
[…] 著名なものとしては、電車の混雑状況や、津波・地震などの災害・株価のリアルタイム処理・スパムメールの分類・レコメンドシステム・センチメント分析等で使われるナイーブベイズ(データが与えられたときの全ての推定の確率を計算し、最も確率の高いものを推定結果として出力するアルゴリズム)や、音声認識、バイオインフォマティクス、形態素解析（自然言語処理）、楽譜追跡、部分放電など、時系列パターンの認識に応用される隠れマルコフモデル等があり、データマイニングを支える標準的な確率モデリング技術となっている。 […]
[…] ベイジアンネットは様々な事象間の因果関係（厳密には確率的な依存関係）をグラフ構造で表現するモデリング手法の一つで、故障診断や気象予測、医療的意思決定支援、マーケティング、レコメンドシステム、あるいは電車の混雑状況や、津波・地震などの災害・株価のリアルタイム処理・スパムメールの分類・レコメンドシステム・センチメント分析等で使われるナイーブベイズ、音声認識、バイオインフォマティクス、形態素解析（自然言語処理）、楽譜追跡、部分放電など、時系列パターンの認識に応用される隠れマルコフモデル等がある。 […]
[…] 時系列データの解析(1) イントロダクション […]
[…] これらオントロジーによって整理されたナレッジとストリームデータハンドリングに代表されるIOT技術、更にスパースモデリングや深層学習、時系列データ解析等の機械学習技術や、各種推論技術を組み合わせることで、自律的なリスク管理システムの構築が可能となる。 […]