nri-atlaxblogs https://blog.hatena.ne.jp/nri-atlaxblogs/ atlax blogs https://atlaxblogs.nri.co.jp/ データアナリティクス データサイエンス サトヤキ・ロイ 池野心平 鈴木雄太 GBTなどの機械学習を用いたグローバルモデルでの時系列予測 なぜグローバルモデルが必要なのか 皆さんこんにちは。NRIの時系列予測チームのデータサイエンティスト、Satyakiです。今回も時系列モデルについて、機械学習(ML)モデ ルを中心にお話します。前回のブログでは、個々の時系列データを繰り返し学習・予測し、その結果をまとめて全体の予測を行う方法を説明しました。個別の時 系列ごとに学習を行うことには多くの利点があります。例えば、他のデータソースから影響を受けにくいこと、デバッグのしやすさ、また柔軟性が高い、などが 挙げられます。さらに、前回のブログで紹介… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fatlaxblogs.nri.co.jp%2Fentry%2F20221223" title="時系列予測モデルの実践論４　－昔のKaggleを事例に－ - atlax blogs" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/n/nri-atlaxblogs/20250602/20250602101645.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2022-12-23 00:00:00 rich https://atlaxblogs.nri.co.jp/entry/20221223 1.0 100%