時系列データ分析

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インサイト - 時系列データ分析

時系列データの可視化は、データの理解と機械学習モデルの構築に重要な役割を果たす。本研究では、時系列データの可視化に関する一般的な手法を提案する。

本研究は、時系列データの自動データ拡張手法であるCAAP(Class-dependent Automatic Adaptive Policies)を提案し、クラス依存バイアスを低減しつつ全体的な性能向上を実現する。

個人のグラフ構造を活用することで、生態学的瞬時評価(EMA)データの予測精度を向上させることができる。

高次元時系列データの可視化において、時間的な関係性を考慮することで、より意味のある2次元埋め込みを得ることができる。

ニューラルネットワークを使用して赤外音響データを分類する際、時系列データを直接分類するInceptionTimeと、ウェーブレット変換を用いて画像分類するアプローチを比較し、InceptionTimeが優れた性能を示した。

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