機械学習

概要

機械学習パネルでは、LSTM（Long Short-Term Memory）により時系列データをモデル化・学習させ、将来予測を行います。 LSTMは、再帰型ニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、主に時系列データや自然言語処理などのシーケンスデータのモデリングに使用される深層学習アーキテクチャです。

画面の左上隅にある「データソース」ボタンをクリックし、予測するデータを選択します。

LSTMモデルの学習プロセスでは、通常、データセットをトレーニング、検証及びテストの3つに分割します。 これにより、モデルの性能評価や汎化能力の推定が可能となります。 トレーニングはモデルの学習に使われるデータで、検証は学習中のモデルの性能評価に使われます。 そして、テストは学習済みモデルの最終的な性能評価を行うためのデータです。 つまり、トレーニングデータで学習し、検証データで性能を監視し、最後にテストデータで実際の性能を評価します。

画面の左上領域にある「トレーニング」ボタンをクリックして、モデルのトレーニングを開始します。

「トレーニング」ボタンの隣にある「予測」ボタンをクリックして、トレーニング済みモデルを使用した予測を開始します。

画面左上のオプションのアイコンをクリックし、表示スタイルの設定・編集画面を開きます。

• テキスト設定（フォントタイプ、文字サイズ、テキスト色）: グラフのタイトル、凡例項目、軸ラベルのテキストのスタイルを設定します

プロットをHTMLまたは画像ファイルとして保存することを選択できます。 「ダウンロード」メニューの「モデル」オプションを使用するか、「モデル」メニューからトレーニング済みモデルをダウンロードすることもできます。