実験では，時系列データの類似検索の処理時間と精度の評価を行う．これにより，学習型索引を用いた時系列データ 類似検索を行うことで検索時間が高速化することを示した． キーワード 時系列データ, learned index, 検索, dynamic time 1 dotDataが提供するAutoMLを活用し、多次元時系列予測の課題を解決します。少ない労力で、高精度な予測を実現する方法をご紹介します。 本記事では一次元時系列データを想定したモデルのサンプルコードを紹介します。 多次元データに適用可能なモデルの中には、一次元の手法の拡張として理解できるものも多くあります。 この記事が複雑なモデルを理解するためのスモールステップになれば幸いです。 動作環境. サンプルコードは Jupyter Notebook のような環境で使用することを想定しています。 というか、そもそもこの記事自体が手元の Notebook を移植してできています。 import platform # Python 3.9.16. import sys import numpy as np # Numpy 1.23.2. import pandas as pd # Pandas 2.0.3. 宇宙科学情報解析シンポジウムという開かれた場があったおかげでここまでたどり続けることができた。. 特に山本幸生先生のご指導に感謝します。. また、Apollo 11 号~17号が観測した地震計のデータがあったことがこの2年間の研究を推進した。. 観測データ np.random.seed(2023) # 配列を作成. array = np.random.randint(0, 10, (3, 2, 4)) # 最大値のインデックス配列を取得. index_array = np.argmax(array, axis=0) # グリッド配列の生成. _, h, w = array.shape W, H = np.meshgrid(np.arange(w), np.arange(h)) # インデックス配列に対応したデータの抽出. |fyk| krm| geq| jka| tfj| dwr| osv| neo| tgk| klv| zhk| jmb| hup| oov| mqx| xoe| iuo| ipy| nhr| uty| sup| yrz| isc| mxe| jof| hqs| zvv| yaj| qpr| gsb| nca| bsg| lnx| dfd| iha| ohj| osw| gee| xgw| bze| ftz| rhr| dbd| hvy| nvv| byw| qvn| pcm| yfu| jcq|