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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
本稿では、NTTテクノクロスでAIエンジニアとして活躍する筆者が、実際にどのようなことを行っていて、どのような苦労があるのかを、実際に動かして試せる「時系列データの予測モデル作成」の題材を通して、4回にわたってお伝えします。最終回となる今回は、これまでに作成した予測モデルを振り返り、時系列データを用いた予測モデルを作成する際に起きやすい問題とその対応方法をお伝えいたします。(編集部)

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Article copyright © 2020 Sakamoto Masaki, Shoeisha Co., Ltd.
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連載: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の問題点を解消する
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