はじめに カブクで機械学習エンジニアをしている大串正矢です。今回は複数時系列データを1つの深層学習モデルで学習させる方法について書きます。 背景 複数時系列データは複数企業の株価の変動、各地域における気温変動、複数マシーンのログなど多岐に渡って観測できます。 ここでは時系列として特定の言葉の次にどのような形態素が使われるか予測して俳句として文字列の生成をしていましたよね。 そしてGoogleが開発している画像から説明文を自動生成する技術ではcnnとrnnの両方を用いています。 時系列予測とか時系列解析をするのに、機械学習界隈で一般的な手法はrnn ( リカレントニューラルネットワーク ) だと思うのですが、これの理論て結構難しくて、特にlstmなんて、私は未だによくわからないし、コードを見てもちんぷんかんぷんです。 回帰＋偏差を用いるとcnnの予測した幅が可視化できて分かりやすいです。 時系列データに対し、「確率が・・・」と説明しても客先や上司には、なかなか 伝わりにくいです。しかし、「回帰で予測した幅がこれで、実測値がその中に googleの株価（終値）予測タスクを題材として、cnnの時系列問題に対する有用性を検証する。 rnnをベンチマークとして、lstm, cnn+lstmの予測性能（mse、学習時間）を比較する。 ところで、今回はcnnを使いましたが、こういった時系列データはむしろ再帰的ニューラルネットワーク（rnn）の方が合っているのではないかと思いますが、実はrnnでも試しており、同程度の予測率が出せることが確認できています。
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