UndercapeY https://blog.hatena.ne.jp/UndercapeY/ MicroAd Developers Blog https://developers.microad.co.jp/ 数学 勉強会 こんにちは. マイクロアドで機械学習エンジニアをしている崎下です。 時間によって変わる広告配信リクエスト量に応じて適切に配信量を調整するためのシステムの開発を担当しています。 今回は時間変化するデータの評価手法としてカルマンフィルタについての勉強会を実施したため、その内容をまとめてご紹介します。 本記事の構成 本記事では、時間変化するシステムの状態を評価するための手法として、カルマンフィルタとその拡張手法を取り上げます。 基礎となる状態空間モデルの定式化から始め、以下の流れでまとめます。 参考書として樋口知之『データ同化入門』を主に参照しています。 状態空間モデル 時系列観測データの背後に隠れ… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fdevelopers.microad.co.jp%2Fentry%2F2025%2F12%2F12%2F180000" title="時系列データ同化手法のまとめ：カルマンフィルタから融合粒子フィルタまで - MicroAd Developers Blog" 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/m/microad-developers/20251212/20251212180045.png Hatena Blog https://hatena.blog 2025-12-12 18:00:00 rich https://developers.microad.co.jp/entry/2025/12/12/180000 1.0 100%