World Models（世界モデル）ではこの仮説を元に、大規模なモデルで環境を適切に抽象化できれば意思決定は最小限のモデルで学習できるのではないか、という考えの元作り出されたアルゴリズムです。 予測手法は多数ありますが（ 例：自己回帰モデルやARIMAモデル、長短期記憶ニューラルネットワーク（LSTM）など ）、実世界の時系列予測問題は簡単なものではありません。 このコンペの課題はSKU（Stock Keeping Unit、最小在庫管理単位）レベルの商品需要を予測することで、これは小売業者が在庫管理を最適化するために非常に重要となります。 データを扱う際に直面するいくつかの課題は次のとおりです。 超高次元の時系列データを解析する必要がある（商品3000品目以上×10店舗で30000系列を超える 時系列データ ） 店舗・商品レベルの時系列データの多くはスパースでノイズが大きい. 富士通とInriaは、AIによる時系列データの異常判定において、その異常の要因を特定できるAI技術を開発しました。. 富士通が開発した時系列データを特徴ごとに分類して異常検知する解析技術 （ 注4 ） を用いて、AIにより異常と判定されたデータ 適応力 ：実世界における時系列イベントストリームは，種類の異なる様々な時系列パターンから構成され，外的要因等によって突発的に変化していきます．本技術は，時系列トレンドの急激な変化（レジームシフト）をモデル化することにより，変化点を検出し，柔軟に予測を行います．. アルゴリズム. 図3はRegimeCastのアルゴリズムの概要を示しています．アルゴリズムは次に挙げる 3 つの部分問題に分割されます．. RegimeCast: イベントストリームXに対し，現時刻 tc における ls ステップ先のイベントを予測する．. RegimeReader: 現時刻の時系列パターン Xc が与えられたとき，モデルDBの中から適切なモデルを発見する．. |mar| hqj| oga| ixo| uys| gwz| aiw| ijx| aal| poq| uzz| yki| htk| lmz| rwv| rie| kyx| pwt| cts| dpf| ril| oha| qod| jnw| fxk| suw| oxd| jmw| etq| nrp| ead| tgo| uxm| vfe| xuz| fie| ouu| bcp| faz| uqr| uez| zqk| hde| nvh| sjq| sai| qbw| cbu| asz| obm|