学生版 社会人版
JA EN

#timeseries

2 記事

01 ·時系列データ系·★ 会員·12分で読めます 時系列予測を1から解説 — 古典手法から基盤モデルまで 時系列予測が普通の回帰と決定的に違うのは、行が独立でないことと、テストが必ず未来側にあることです。自己相関と定常性から入り、ARIMAの直感、季節とトレンドの分解、深層モデルと時系列基盤モデルの位置づけまで。最後に、実務で最も事故が多い「評価」——ランダム分割の禁止、バックテストの作法、MAPEの罠を厚く扱います。 02 ·時系列データ系·無料·13分で読めます RNNとLSTMを1から理解する — Transformer時代になぜ学ぶのか 系列を「状態を持って1つずつ読む」という発想から出発し、同じ行列を何度も掛けることがなぜ勾配を消すのか、LSTMの3つのゲートが何を解いたのかを式と動く図で追います。Transformerに置き換わった理由と、それでもこの再帰の考え方が生き残る場所まで。