会員登録無料すると、続きをお読みいただけます
ディープラーニングによる時系列データ予測モデルの問題点を解消する
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4回
この記事は参考になりましたか?
- 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」連載記事一覧
-
- ディープラーニングによる時系列データ予測モデルの問題点を解消する
- 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?
- AIサービスの開発に求められる予測性能以外のこととは?データ粒度の詳細化を例に学ぶ
- 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