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Netflix株の時系列分析（Pandasによる）

はじめにデータの時系列分析は、この場合はNetflixの株式などの数字の集まりだけではありません。Pandasと組み合わさることで、複雑な世界の物語を魅力的に紡ぐ織物のようなものです。神秘的な糸のように、出来事の起伏や流れ、トレンドの上昇や下降、そしてパターンの出現を捉えます。それは、私たちの現実を形作る隠されたつながりや相関関係を明らかにし、過去の生き生きとした描写を提供し、未来の一端を垣間見るものです。時系列分析は単なるツール以上のものです。それは知識と洞察を得るためのゲートウェイであります。時間に関するデータの秘密を解き明かし、生の情報を貴重な洞察に変える力を与え、情報をもとに妥当な決定を下し、リスクを軽減し、新しい機会を活用する手助けをします。このエキサイティングな冒険に一緒に乗り出し、時系列分析の魅力的な領域に飛び込んでみましょう！学習目標時系列分析の概念を紹介し、そのさまざまな分野での重要性を強調し、実際の例を示して、時系列分析の実用的な応用を紹介します。 Pythonとyfinanceライブラリを使用してNetflixの株式データをインポートする方法を実演することで、時系列データを取得し、分析のために準備するための必要な手順を学びます。最後に、シフト、ローリング、およびリサンプリングなどの時系列分析で使用される重要なPandas関数に焦点を当て、時系列データを効果的に操作および分析するための方法を示します。この記事は、Data Science Blogathonの一環として公開されました。時系列分析とは何ですか？時系列とは、連続的かつ等間隔の時間間隔で収集または記録されたデータのシーケンスです。時系列分析は、時間によって収集されたデータポイントを分析する統計的技術です。これには、データの視覚化、統計モデリング、予測方法などの技術が含まれます。順次データのパターン、トレンド、依存関係を研究し、洞察を抽出し、予測を行うことが含まれます。時系列データの例株式市場データ：歴史的な株価を分析してトレンドを特定し、将来の価格を予測する。天気データ：時間の経過に伴って温度、降水量、その他の変数を研究して、気候パターンを理解する。経済指標：GDP、インフレ率、失業率を分析して、経済のパフォーマンスを評価する。売上データ：時間の経過に伴って売上高を調べ、パターンを特定し、将来の売上高を予測する。ウェブトラフィック：ウェブトラフィックメトリックを分析して、ユーザーの行動を理解し、ウェブサイトのパフォーマンスを最適化する。時系列の構成要素時系列の4つの構成要素があります。それらは次のとおりです。…

ChatGPTを使った効率的なデバッグ

大規模言語モデルの力を借りて、デバッグ体験を向上させ、より速く学習する

ジョン・イサザ弁護士、FAI氏によるAIとChatGPTの法的な土壌を航行する方法

私たちは、Rimon LawのパートナーであるJohn Isaza, Esq., FAIに感謝しています彼は、法的な景観の変化、プライバシー保護とイノベーションの微妙なバランス、そしてAIツールを統合する際に生じる独特の法的な意義など、多岐にわたる側面で自身の物語と貴重な洞察を共有してくれましたJohnは、AIに関連する課題や考慮事項について貴重な観点を提供しています...John Isaza, Esq., FAI がAIとChatGPTの法的景観を航海するための記事を読む»

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AWSにおけるマルチモデルエンドポイントのためのCI/CD

生産用機械学習ソリューションの再トレーニングと展開を自動化することは、モデルが共変量シフトを考慮しながら、誤りや不要な人間の介入を制限するための重要なステップです

言語学習モデルにおけるOpenAIの関数呼び出しの力：包括的なガイド

OpenAIの関数呼び出し機能を使用したデータパイプラインの変換：PostgreSQLとFastAPIを使用した電子メール送信ワークフローの実装

ランダムフォレストと欠損値

オンラインで見つかる過剰にクリーンされたデータセット以外に、欠損値はどこにでもあります実際、データセットが複雑で大きいほど、欠損値がより多く存在する可能性があります...

SalesforceのLive Call Analyticsによる統合でエージェントの生産性を向上させる

コンタクトセンターエージェントとして、生産的な顧客との会話に集中することが好きですか？それとも、さまざまなシステムに存在する顧客情報や知識記事を調べることによって気を散らされますか？私たちは皆、そういう経験をしたことがありますマルチタスクをしながら生産的な会話をすることは難しいです1つのネガティブな経験は、[...]に傷をつける可能性があります

PythonからJuliaへ：基本的なデータ操作とEDA

統計計算の領域でエマージングなプログラミング言語として、Julia は近年ますます注目を集めています他の言語に優る2つの特徴があります...

LlamaIndex インデックスと検索のための究極のLLMフレームワーク

LlamaIndex（以前はGPT Indexとして知られていました）は、データ取り込みを容易にする必須ツールを提供することで、LLMを使用したアプリケーションの構築を支援する注目すべきデータフレームワークです

アテンションメカニズムを利用した時系列予測

はじめに時系列予測は、金融、気象予測、株式市場分析、リソース計画など、さまざまな分野で重要な役割を果たしています。正確な予測は、企業が情報に基づいた決定を行い、プロセスを最適化し、競争上の優位性を得るのに役立ちます。近年、注意機構が、時系列予測モデルの性能を向上させるための強力なツールとして登場しています。本記事では、注意の概念と、時系列予測の精度を向上させるために注意を利用する方法について探求します。この記事は、データサイエンスブログマラソンの一環として公開されました。時系列予測の理解注意機構について詳しく説明する前に、まず時系列予測の基礎を簡単に見直してみましょう。時系列は、日々の温度計測値、株価、月次の売上高など、時間の経過とともに収集されたデータポイントの系列から構成されます。時系列予測の目的は、過去の観測値に基づいて将来の値を予測することです。従来の時系列予測手法、例えば自己回帰和分移動平均（ARIMA）や指数平滑法は、統計的手法や基礎となるデータに関する仮定に依存しています。研究者たちはこれらの手法を広く利用し、合理的な結果を得ていますが、データ内の複雑なパターンや依存関係を捉えることに課題を抱えることがあります。注意機構とは何か？人間の認知プロセスに着想を得た注意機構は、深層学習の分野で大きな注目を集めています。機械翻訳の文脈で初めて紹介された後、注意機構は自然言語処理、画像キャプション、そして最近では時系列予測など、様々な分野で広く採用されています。注意機構の主要なアイデアは、モデルが予測を行うために最も関連性の高い入力シーケンスの特定の部分に焦点を合わせることを可能にすることです。注意は、すべての入力要素を同等に扱うのではなく、関連性に応じて異なる重みや重要度を割り当てることができるようにします。注意の可視化注意の仕組みをよりよく理解するために、例を可視化してみましょう。数年にわたって日々の株価を含む時系列データセットを考えます。次の日の株価を予測したいとします。注意機構を適用することで、モデルは、将来の価格に影響を与える可能性が高い、過去の価格の特定のパターンやトレンドに焦点を合わせることができます。提供された可視化では、各時間ステップが小さな正方形として描かれ、その特定の時間ステップに割り当てられた注意重みが正方形のサイズで示されています。注意機構は、将来の価格を予測するために、関連性が高いと判断された最近の価格により高い重みを割り当てることができることがわかります。注意に基づく時系列予測モデル注意機構の理解ができたところで、時系列予測モデルにどのように統合できるかを探ってみましょう。人気のあるアプローチの1つは、注意を再帰型ニューラルネットワーク（RNN）と組み合わせることで、シーケンスモデリングに広く使用されている方法です。エンコーダ・デコーダアーキテクチャエンコーダ・デコーダアーキテクチャは、エンコーダとデコーダの2つの主要なコンポーネントから構成されています。過去の入力シーケンスをX = [X1、X2、…、XT]、Xiが時間ステップiの入力を表すようにします。エンコーダエンコーダは、入力シーケンスXを処理し、基礎となるパターンと依存関係を捉えます。このアーキテクチャでは、エンコーダは通常、LSTM（長短期記憶）レイヤを使用して実装されます。入力シーケンスXを取り、隠れ状態のシーケンスH = [H1、H2、…、HT]を生成します。各隠れ状態Hiは、時間ステップiの入力のエンコード表現を表します。 H、_= LSTM（X）…

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