本コースではPythonによる時系列予測の手法を学びます。
時系列予測というと、統計モデルや機械学習、ディープラーニング、ベイズ統計モデリングなどさまざまな手法がありますが、本コースでは機械学習とディープラーニングをメインに扱います。あまり時系列予測は一般的ではないのかもしれませんが、ビジネスの場面においては時系列データはしばしば登場します。
最近は機械学習やディープラーニングの書籍などはたくさんあり、一般の方でもとっつきやすくなってきました。しかし、現場でどのように問題設定をして、どのように実践していけばよいかを書いてあるものは少ないように思います。
そのため、本コースでは各アルゴリズムの詳細や精度向上の細かいアプローチなどではなく、「現場で使えるような問題設定のしかた」や「どのような予測をすればよいか」などに焦点を当てます。そして、その上で時系列データの特徴や予測手法を学び、時系列予測ができるようになっていきましょう！
内容
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時系列予測の基本
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時系列データの特徴
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フーリエ変換
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機械学習の基礎
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機械学習による時系列予測
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ディープラーニングの基礎
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ディープラーニングによる時系列予測
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Prophetによる時系列予測
実行環境など
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Google Colaboratoryにおいて実行します
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ディープラーニングにはKerasを使います
受講対象の方
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Pythonを使えるようになって、初めて時系列予測に取り組みたい方
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仕事で時系列予測をする必要がある方
注意事項
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実行環境等エラーが起きにくいように配慮しますが、それでもエラーが出るなどしたら、まずは自分で検索して調べるなどしてください
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個別のディープラーニングのアルゴリズムの詳細や、少しでも予測精度を上げるための方法などは話しません
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時系列予測ですが自然言語処理（NLP）関連は扱いません
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仕事でもバリバリ時系列予測に取り組んでいる方は対象外ですので、もし間違って購入してしまった場合はキャンセルをお願いします
