時系列解析の基礎と将来予測AI技術への応用　＜オンラインセミナー＞

講師の言葉

　近年のセンサの小型化、低価格に伴い、大量の時系列データが日々収集されています。大規模な時系列データからの異常検知、分類、将来予測を通じた次世代サービスの提供のため、時系列解析技術は高い関心を集めています。
　特に時系列データは、データの順序に意味があり、データの分布が時間と共に変化する性質があります。そのような性質を効果的に捉え、モデルに要約することで予測をはじめとした様々なタスクを実現することができます。
　本セミナーでは、時系列データ解析の基礎となる「時系列データとは何か」から解説し、Pythonを用いて実際に時系列モデルを組んで演習を行います。時系列データの基本的な特徴であるトレンドや季節性、残差の抽出から、それらを利用した基本的な統計モデル、そしてそれらを包括的に表現できる状態空間モデルまで解説いたします。加えて、最新の研究で取り扱われる、複数センサで構成される多次元データ解析や、（センサ、設備、時間）などで構成される時系列テンソル解析についてもご紹介いたします。

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