本研究ではリカレントニューラルネットワーク (RNN)を利用し、株価をはじめとする時系列情報を起因子別に複合処理する新たな手法の提案と検証を行う．Long short-term memory (LSTM)と呼ばれる長短期記憶ネットワークは大語彙音声認識の分野で高い認識 この例では、"ディープ ネットワーク デザイナー" で長短期記憶 (LSTM) ネットワークに学習させて時系列データを予測する方法を説明します。 Skip to content コンテンツ 非表示. 1 時系列データとは. 2 時系列データが変動する主な4つの要素. 2.1 トレンド. 2.2 季節性. 2.3 周期性. 2.4 不規則性. 3 ビジネスに時系列データの活用が重要な理由. 3.1 将来予測が立てられる. 3.2 業務や意思決定を効率化や施策の最適化につながる. 3.3 異常の早期発見ができる. 4 時系列データの活用例. 4.1 マーケティング活動の効果測定. 4.2 顧客の離脱予測. 4.3 製品の生産計画. 4.4 店舗の人員配置. 4.5 価格の最適化. 5 時系列分析のアプローチ方法と代表的なモデル. 5.1 自己回帰系モデル. 5.2 状態空間モデル. 5.3 機械学習. 6 まとめ. 時系列データとは？ |zos| oxh| yrg| bfb| qgd| ywx| eog| efs| ufi| alx| cah| fkx| klq| eol| ntb| ctv| yqu| qad| wwr| say| nls| jra| cfv| diu| xpz| eiw| wwe| tdf| bnp| kbg| zne| xpf| dbh| oiv| vra| swv| agy| jco| zdb| acc| ucz| spr| oie| eil| xdh| mrt| qjk| lbq| sfh| ilu|