最新AI論文をキャッチアップするAI-SCHOLARへの投稿をご紹介します。
時系列予測の領域で、最近深層学習モデルによる性能向上が急速に進んでいます。しかし、古典的な機械学習モデルはもう必要ないのかということで、この大規模な調査と比較実験が行われました。古典的学習モデルの代表としてGBRTが使われています。深層学習モデルが実現した系列間の依存性の表現を入力の特徴量エンジニアリングベースのウィンドウ化で代替しました。前処理により、改良GBRTは単変量、多変量両方のデータセットに対して、数多くの深層学習モデルと同等あるいは大きく上回る性能を示しました。
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時系列予測に深層学習モデルが本当に必要？
3つの要点✔️ 時系列予測の領域で、最近深層学習モデルによる性能向上が急速に進んでいます。しかし、古典的な機械学習モデルはもう必要ないのかということで、この大規模な…
