~ 定常時系列/線形時系列解析の基礎、時系列の可視化と構造分析、データの前処理手法とモデル診断手法、カルマンフィルタを用いた状態空間モデル推定方法 ~
・時系列データの解析手法を修得し、観測データの特徴抽出や将来値の予測・パターン発見に応用するための講座
・モニタリングやセンシングにより得られる時系列データの解析手法を修得し、AI・IoTのシステム開発の実践に活かそう!
・WEB会議システムの使い方がご不明の方は弊社でご説明いたしますのでお気軽にご相談ください。
~ 定常時系列/線形時系列解析の基礎、時系列の可視化と構造分析、データの前処理手法とモデル診断手法、カルマンフィルタを用いた状態空間モデル推定方法 ~
・時系列データの解析手法を修得し、観測データの特徴抽出や将来値の予測・パターン発見に応用するための講座
・モニタリングやセンシングにより得られる時系列データの解析手法を修得し、AI・IoTのシステム開発の実践に活かそう!
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モニタリングデータやセンシングデータの活用が様々なAIやIoTの開発の現場で必要とされている。これらのデータは時間の経過とともに観測されるため時系列データと呼ばれる。時系列データを利用した、観測データの特徴抽出や将来の値の予測・パターン発見等が期待されている。
本講義では、時系列解析の基本についてPythonを利用したデモを通して理解する。発展的な時系列解析は、状態空間モデルによって定式化されることが一般的であるため、線形時系列の基礎から始めて、その1つの表現形式として状態空間モデルを定式化する。その後、非定常過程、多変量時系列、トレンド推定など、基本的な時系列解析の手法とPythonを用いた推定方法を紹介する。
開催日時 |
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開催場所 | オンラインセミナー |
カテゴリー | オンラインセミナー、ソフト・データ・画像・デザイン |
受講対象者 |
・時系列解析の基本を理解したい方 ・Pythonによる基本的な時系列解析の分析手法を理解したい技術者の方 ・AIやIoTシステムの開発に携わる技術者の方 |
予備知識 |
・確率統計の基礎知識およびPythonの基礎知識があると良い 確率統計は、確率分布・期待値・モーメントを理解していること ・Jupyter Notebookなどを扱えるとなお良い |
修得知識 | ・状態空間モデルを用いた時系列解析の基礎を理解し、 pythonを用いた時系列データ解析ができる |
プログラム |
1.時系列解析とは (1).時系列解析の目的 a.予測モデルの構築 b.知識・パターン発見
2.定常時系列の基礎 (1).定常性・エルゴード性 (2).自己共分散・自己相関関数 (3).短期記憶・長期記憶過程
3.線形時系列解析・特徴抽出 (1).自己回帰・移動平均過程 a.統計的性質 b.予測の性質 c.パラメータ推定 - Yule-Walker推定、最尤推定 (2).和分過程 a.ARIMAモデル b.SARIMAモデル
4.Pythonによる実演1 (1).datetimeモジュール、時系列の可視化 (2).時系列の構造分析(要因分解) (3).データの差分と和分
5.Pythonによる実演2 (1).時系列データの前処理 a.欠測値の補完、異常値の取り扱い b.変数変換 (2).statmodelsモジュール、自己相関と偏自己相関 (3).statmodels.tsaモジュール、SARIMAモデルの推定 (4).モデル診断 a.無相関検定 b.正規性の検定
6.状態空間モデル (1).カルマンフィルタ a.フィルタリング・予測・平滑化 b.定常時系列の状態空間表現 c.トレンドモデル d.多変量時系列モデルの状態空間表現 (2).データの差分と和分
7.Pythonによる実演3 (1).statmodels.tsa.statespaceモジュール (2).状態空間モデル: トレンドモデルの推定 a.指数加重平均平滑化法 b.Hodrick-Prescottフィルタ (3).状態空間モデル:線形時系列モデル (4).状態空間モデル:多変量時系列モデル |
キーワード |
Python 時系列データ 時系列解析 予測モデル パターン発見 定常時系列 線形時系列 パラメータ推定 Yule-Walker推定 最尤推定 構造分析 前処理 モデル診断 モデリング 状態空間モデル カルマンフィルタ フィルタリング 多変量 モニタリング センシング AI IoT |
タグ | 統計・データ解析、精密機器・情報機器、AI・機械学習、実験計画・多変量解析、データ解析、センサ、ネットワーク、統計・データ、データ分析、ITサービス、OS・言語 |
受講料 |
一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込) |
会場 |
オンラインセミナー本セミナーは、Web会議システムを使用したオンラインセミナーとして開催します。 |
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