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現場のAIエンジニアから学ぶ「時系列データの予測モデルの作り方」

ディープラーニングによる時系列データ予測モデル――精度を高める2つの方法とは?

現場のAIエンジニアから学ぶ「時系列データの予測モデルの作り方」 第3回


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この記事の著者

阪本 正樹(NTTテクノクロス)(サカモト マサキ)

NTTテクノクロス株式会社 IoTイノベーション事業部 第一ビジネスユニット所属。NTT研究所内でのビッグデータ活用の研究開発に従事し、2012年から顧客企業でのビッグデータ活用、AI技術活用に取組む。NTTテクノクロスでは人にやさしい「みらい」を作るAIファースト活動を拡大中。

※プロフィールは、執筆時点、または直近の記事の寄稿時点での内容です

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CodeZine(コードジン)
https://codezine.jp/article/detail/12204 2020/12/14 19:52

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