テキストと数値の時系列データを統合する — マルチモーダル時系列予測データセット設計の要点
天気予報のニュースで「来週は寒波の影響で野菜の価格が上昇する見込み」と聞いたら、...
PatchTST — パッチ化とチャネル独立設計で時系列Transformerを革新する【ICLR 2023】
Transformerは自然言語処理や画像認識で圧倒的な成功を収めてきましたが、...
【深層学習】pytorchでRNNを実装して時系列予測をする
RNN(Recurrent Neural Network)は、深層学習のアルゴリ...
TS-RAG：検索拡張で時系列基盤モデルのゼロショット予測を強くする
電力需要、気温、為替レート、工場の多変量センサー。こうした時系列を「これから24...
時系列基盤モデルは本当に効くのか — 論争と評価のサーベイ
ここ数年、時系列の世界にも「基盤モデル（foundation model）」の波...
UniTS — タスクトークン化で時系列の予測・異常検知・分類を統一する【NeurIPS 2024】
衛星の運用現場では、テレメトリデータに対して複数のタスクを同時に処理する必要があ...
Facebook Prophetによる時系列予測 — 加法モデルで手軽に高精度予測
「来月の売上を予測してほしい」「来年のユーザー数はどのくらいになりそうか」— ビ...
SARIMAモデルによる季節時系列予測 — 季節性を捉える拡張ARIMAの理論と実装
アイスクリームの売上は毎年夏に急増し、冬に落ち込みます。航空旅客数は毎年同じ月に...
指数平滑法とHolt-Winters法 — トレンドと季節性を捉える古典的予測手法
明日の気温を予測するとき、1年前の気温と昨日の気温のどちらをより重視するべきでし...