<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>bwgift</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/bwgift/</author_url>
  <blog_title>地平線まで行ってくる。</blog_title>
  <blog_url>https://bwgift.hatenadiary.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>Colab</anon>
    <anon>お勉強</anon>
    <anon>機械学習</anon>
    <anon>Python</anon>
  </categories>
  <description>生成AIだとなんでもできると誤解されて困っちゃうことも多い最近です。生成AIに基本的な解析が加われば、活用の幅が広がると思います。解析のコーディング作成も生成AIに手伝ってもらうとしても、手法と得られたグラフの一定の理解は必要・・・ですよね。たぶん。言い訳しつつ勉強します。 LSTMベースの時系列予測をgemini君の手を借りながらColabで試してみます。 時系列シーケンスを入力として、元のシーケンスを再構築するようにし、構築したモデルとの異常を含むデータとの差異が閾値を超えるかどうか、という、シンプルな話です。細部はgemini君に説明を補足してもらったColabを参照。 通常と異常の差異…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fbwgift.hatenadiary.jp%2Fentry%2F2025%2F10%2F12%2F095523&quot; title=&quot;LSTMベースの時系列予測をColabで試してみる。 - 地平線まで行ってくる。&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/b/bwgift/20251011/20251011225356.png</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2025-10-12 09:55:23</published>
  <title>LSTMベースの時系列予測をColabで試してみる。</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://bwgift.hatenadiary.jp/entry/2025/10/12/095523</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
