TimeSeriesDataProcessing
[Paper Note] Derivative Delay Embedding: Online Modeling of Streaming Time Series, Zhifei Zhang+, CIKM'16, 2016.09
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#MachineLearning #Pocket #CIKM #One-Line Notes Issue Date: 2017-12-31 GPT Summary- DDE-MGMという新しいオンラインモデリング手法を提案。従来の固定長や整列データの仮定を排除し、導関数遅延埋め込みを用いてストリーミング時系列データを効率的に処理。非パラメトリックマルコフ地理モデルでパターンをモデル化し、優れた分類精度を実現。実験結果は最先端手法と比較して効果的であることを示す。 Comment
スライド： https://www.slideshare.net/akihikowatanabe3110/brief-survey-of-datatotext-systems
（管理人が作成した過去のスライドより）
[Paper Note] Recurrent neural network and a hybrid model for prediction of stock returns, Akhter+, Expert Systems with Applications'15, 2015.04
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#NeuralNetwork #MachineLearning #Financial #KeyPoint Notes Issue Date: 2017-12-31 Comment
Stock returnのpredictionタスクに対してNNを適用。
AR-MRNNモデルをRNNに適用、高い性能を示している。 moving referenceをsubtractした値をinput-outputに用いることで、normalizationやdetrending等の前処理が不要となり、regularizationの役割を果たすため汎化能力が向上する。
※ AR-MRN: NNNのinput-outputとして、生のreturn値を用いるのではなく、ある時刻におけるreturnをsubtractした値(moving reference)を用いるモデル ([Paper Note] Prediction-based portfolio optimization model using neural networks, Freitas+, Neurocomputing'09, 2009.06
で提案)
[Paper Note] Prediction-based portfolio optimization model using neural networks, Freitas+, Neurocomputing'09, 2009.06
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#NeuralNetwork #MachineLearning #Financial #KeyPoint Notes Issue Date: 2017-12-31 Comment
Stock returnのpredictionタスクに対してNNを適用。
NNのinput-outputとして、生のreturn値を用いるのではなく、ある時刻におけるreturnをsubtractした値(moving reference)を用いる、AR-MRNNモデルを提案。
How well can AI predict the future?, Prophet Arena, 2025.08
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#Article #NLP #LanguageModel Issue Date: 2025-08-18 Comment
DeepSeek-R1の性能が現時点で他モデルと比べて著しく低いのが興味深い。
あと、リーダーボードにLLMしか存在しないが、古典的なARMA/ARIMA, Prophetなどで時系列予測したらどの程度のスコアだろうか？ベースラインが欲しいと感じる。
元ポスト:
Datadog_Toto-Open-Base-1.0, Datadog, 2025.05
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#Article #MachineLearning #Transformer #FoundationModel #OpenWeight Issue Date: 2025-05-25 Comment
元ポスト:
（あとでコメント追記する
Datadog_BOOM, Datadog, 2025.05
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#Article #MachineLearning #Dataset #Evaluation Issue Date: 2025-05-25 Comment
元ポスト:
時系列データのvalidationに関する質問に回答します, カレーちゃん, 2022.07
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#Article #Evaluation #Blog Issue Date: 2025-05-09 Comment
元スレッド:
めちゃめちゃ参考になる・・・
Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?
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#Article #MachineLearning #LanguageModel #Transformer Issue Date: 2022-12-29 Comment
Linear Layerに基づくシンプルな手法がTransformerベースの手法に時系列予測で勝ったという話
[Paper Note] Artificial neural networks in business: Two decades of research, Tkac+, Applied Soft Computing 2016.01
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#Article #NeuralNetwork #Survey #One-Line Notes Issue Date: 2017-12-31 Comment
ビジネスドメイン(e.g. Stock market price prediction)におけるニューラルネットワークの活用事例をまとめたSurvey。
時系列データの取り扱いなどの参考になるかも。