初心者向けの方に向けて、最先端の「時系列予測」技術を「機械学習」で活用する方法を徹底解説する記事をお届けします。「時系列予測」の基礎から応用までを網羅し、初学者が抱える「どう始めればいいかわからない」という課題を解決するための情報を提供します。実際のデータセットを用いた具体的な手順を紹介し、「時系列予測」における古典的統計モデルと最新のニューラルネットワークモデルの両方の「機械学習」アプローチをお見せします。これにより、読者が自分の「時系列予測」プロジェクトに最適な「機械学習」モデルを選択できるようサポートします。さらに、最新の「時系列予測」トレンドや議論にも触れ、時系列データのドリフト問題やTransformerの特徴についても詳しく解説します。「機械学習」を用いた「時系列予測」に興味がある方は、ぜひこの記事を参考に、「時系列予測」の理解を深めてください。
時系列予測における機械学習モデルの実践入門
このガイドでは、Pythonを用いた時系列予測モデルの構築方法を初心者から中級者に向けて解説します。時系列データの基礎を学び、実際のデータを使用してモデルを開発するプロセスを詳しく説明します。特に、ARIMAモデルをはじめとする古典的な統計手法と最新の機械学習技術の比較を通じて、それぞれの利点と限界を理解します。実務に役立つ例として、ビジネスシナリオにおける具体的な応用事例も紹介し、理論だけでなく実践的なスキルを習得するためのヒントを提供します。これにより、様々なモデルを駆使して時系列予測の精度を高めるための知識を深めることができるでしょう。
はじめに
Pythonを用いた時系列予測モデルの構築は、多くの分野で貴重なインサイトをもたらす力強い手段として注目されています。このガイドでは、初心者にも分かりやすく実践的な知識を段階的に学べるよう工夫されています。時系列データはその特性上、分析が難しいとされていますが、適切なモデルと手法を選択することで予測精度を飛躍的に向上させることが可能です。このセクションでは、時系列予測の基礎やPythonを用いた機械学習モデルの基本概念を説明し、後続のディスカッションの土台を築きます。具体例を交えながら、古典的な統計モデルと先進的なニューラルネットワークモデルの違いや利点を概観します。これにより、モデル選択の判断材料を提供し、実務での応用可能性を広げることを目指しています。次のセクションでは、これらのモデルの具体的な構築例や操作環境について、さらに詳細に掘り下げていきます。
動作環境
このガイドを効果的に活用するために、以下の動作環境を整えることをお勧めします。Pythonプラットフォームを基盤とし、数理モデルの実装をサポートする環境として、Windows、macOS、Linuxが対応しています。Pythonのバージョンは3.7以上を推奨し、Anacondaを使用することで、データ管理やパッケージのインストールが容易になります。必要な依存パッケージには、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-learn、TensorFlow、Kerasが含まれ、データ処理や可視化、モデル作成のための必須ツールです。ハードウェア要件としては、最低8GBのRAMを推奨し、大規模なデータ処理を行う場合は16GB以上が望ましいです。GPUが利用できる場合、TensorFlowやKerasでのニューラルネットワークのトレーニングがより効率化されます。インターネット接続は、最新のパッケージのダウンロードやアップデートを行うために必要です。これらの事前準備をがんばれることで、効果的にデータを扱うことが可能になります。
使用するデータセットについて
データの読み込み
データの読み込みは、時系列予測モデル構築の最初のステップです。このセクションでは、Pythonを活用して効率的にデータを準備する方法を紹介します。具体的には、Pandasライブラリを使用してCSVファイルからデータを取り込み、データフレームとして整備するプロセスを解説します。これにより、データの操作や分析が容易になり、モデル構築に必要な基盤が整います。さらに、データの整合性を保つために、欠損値の処理やデータ型の変換を行うことが重要です。データの読み込みと前処理はモデルの精度に大きく影響するため、注意深く行う必要があります。また、データを視覚化することで、傾向やパターンを視覚的に確認することも時系列予測において重要なステップです。これらの手順を踏むことで、時系列予測のための堅固な基盤を確立できます。
データの特徴
Pythonを用いた時系列予測モデルの構築において、データセットの特徴を詳しく解説いたします。このセクションでは、データセットの統計情報、期間、記録頻度、欠損データの有無、特徴量の詳細、データの分布や異常値の有無について詳細に述べます。具体的には、データがどの期間にわたっているか、日次、週次、月次といった記録頻度について言及し、欠損データがある場合の対処方法についても説明します。特徴量に関しては、含まれる変数の種類やそれらの相関、データ分布の正規性についても言及します。さらに、異常値の有無やデータクリーニングが必要な場合の判断基準についても説明します。このセクションは、データの理解を深め、最適なモデル選択を行うための基礎的な情報を提供するものです。
データ準備と前処理
データの変換
データの変換は、時系列予測において非常に重要なステップです。Pythonを用いてモデルを構築する際、このプロセスが予測の精度を大幅に向上させることがあります。まず、データのスケーリングが必要です。標準化や正規化を行うことで、異なるスケールのデータを統一し、モデルが学習しやすい状態にします。次に、時系列データ特有のトレンドや季節性を考慮し、差分変換や平滑化を行います。これにより、データに内在する変動要因を明確にし、モデルの性能を向上させることができます。さらに、特徴量エンジニアリングを駆使して、新たな洞察を得るための変数を生成します。これらの変換は、データの潜在能力を引き出し、モデルの性能を最大限に発揮させるための鍵となります。信頼性の高い予測を実現するためには、データ変換をしっかりと行うことが不可欠です。Pythonでの実例を通じて、これらのプロセスを理解し、実践することが、効果的なモデル構築に繋がります。
関数の定義
関数の定義は、時系列予測の分野でデータ変換や前処理を行う際の重要なステップです。特に、データを効率的に処理し、モデルの精度を向上させるためにカスタム関数を作成することは、機械学習プロジェクトの成功において欠かせません。ここでは、Pythonパッケージを活用した具体例を通して、データのクレンジング、特徴量の抽出、スケーリング、そしてモデルへの入力形式への変換を支援する関数の定義方法を詳しく解説します。例えば、欠損値の処理や外れ値の除去といった基本的な関数に加えて、時系列データの分解や複数のラグ特徴量を生成する関数も紹介します。これにより、データ準備の効率化と、より高度な予測モデルの構築が可能になります。さらに、これらの関数は再利用可能で、プロジェクト全体の生産性を向上させることができます。
古典的統計モデルによるアプローチ
自己回帰モデル (AR)
自己回帰モデル (AR) は、時系列データを扱う際に基本となる重要な手法です。このモデルは、過去のデータを用いて将来の値を予測するため、特に短期的な予測において高い精度を発揮します。モデルを構築する際には、対象データの時系列が弱定常であることが前提条件となり、これはデータの平均や分散が時間に依存しないことを意味します。ARモデルは、過去の一定期間のデータを変数として取り入れ、その相互関係を線形方程式で記述します。一般的には、AR(p)モデルという形式が用いられ、ここでpは過去のデータ点の数を示します。例えば、AR(1)モデルは直前の一つのデータポイントを使用します。適切なpの選択はモデルの精度に大きく影響し、AICやBICといった情報量基準を用いて評価することで、過学習を防ぎつつ最適なモデルを構築できます。Pythonのパッケージを使えば、これらのモデルを効率的に学習し、実際のデータに適用することが可能です。具体的な例としては、Pythonを用いたモデルの実装が挙げられ、現実のデータに基づいたシミュレーションを通じて、その性能を確認することができます。
詳細な解説
Pythonプラットフォームを活用してモデルを作成する際、具体的な例を通じてどのようにデータを扱うかを詳しく解説します。特に、古典的な統計モデルとその適用方法を理解することが重要です。自己回帰（AR）、移動平均（MA）、自己回帰移動平均（ARMA）、自己回帰和分移動平均（ARIMA）、および季節性ARIMA（SARIMA）といったモデルは、時系列データの特定のパターンを捉えるために利用されます。ARモデルは過去のデータポイントが現在の値に影響を与える関係を示し、MAモデルは過去の誤差を基に現在の値を予測します。ARMAモデルはこれらの特性を組み合わせて、より複雑なデータパターンを捉えることが可能です。また、ARIMAモデルは、データを定常化するために差分を取り入れることでARMAモデルを拡張します。SARIMAはARIMAに季節性成分を追加し、季節的なパターンを持つデータに適しています。これらを用いることで、データの特性に応じたアプローチを選択することが可能となり、予測精度を向上させることができます。モデル作成においては、データを正確に分析し、適切な手法を選択することが重要です。このプロセスにおける努力が、分析結果の精度に大きく貢献します。
移動平均モデル (MA)
移動平均モデル (MA) は、時系列データの解析において基礎的かつ重要な手法で、過去の観測データの平均を計算することでデータの変動を滑らかにし、ノイズを軽減します。このモデルは特に短期予測に有効で、データのトレンドや季節性を理解するための基盤を提供します。ARモデルと組み合わせることでARMAモデルとして利用され、予測精度を向上させます。数学的には、現在の値を過去の誤差項の線形結合で表現し、過去の影響を考慮に入れた予測が可能です。Pythonのパッケージであるstatsmodelsライブラリを使用すると、モデルの構築や評価が容易に行えます。実際のデータを用いた学習を通じて、より実践的なスキルを習得できます。
詳細な解説
PythonプラットフォームでのARIMAモデルの作成は、データ分析において非常に重要な例です。ARIMAモデルは、自己回帰 (AR) と移動平均 (MA) を組み合わせて、データのトレンドや季節性を考慮しながら時系列データを予測するための強力なツールです。特に、非定常なデータに適用可能で、自己回帰項 (p)、差分項 (d)、移動平均項 (q) の3つのパラメータを適切に選定することで、モデルの精度を向上させることができます。差分を取ることでデータを定常化し、トレンドを取り除くことが容易になるため、現実のデータに対する適用がしやすくなります。また、ARIMAモデルは過去の観測値と誤差を利用して将来の値を予測するため、データの変動を柔軟に捉えることが可能です。これにより、経済データの予測、在庫管理、売上予測など、さまざまな事例においてがんばれるモデルを作成できます。
自己回帰移動平均モデル (ARMA)
自己回帰移動平均モデル (ARMA) は、Python パッケージを活用して構築できる時系列データ解析の基本モデルです。このモデルは、自己回帰 (AR) と移動平均 (MA) を組み合わせ、過去のデータポイントと予測誤差を基に現在の値を予測します。ARMA モデルは短期予測に優れ、データのランダムな変動を捉える能力に優れています。モデルを適用するには、データが弱定常性を持っている必要があります。弱定常性とは、時間に依存しない平均と分散を持つことを意味します。モデル構築の過程では、自己相関関数 (ACF) と偏自己相関関数 (PACF) を分析し、AR および MA 成分の最適なラグ数を特定することが重要です。さらに、ARMA モデルは、ARIMA や SARIMA などの拡張モデルの基礎となり、より複雑な時系列データの学習や解析にも対応可能です。これらの例を通じて、データを下にした効果的なモデル構築が可能です。
弱定常性について
弱定常性は時系列データ分析で欠かせない概念です。具体的には、データの平均、分散、自己共分散が時間に依存しないことを指し、特にARMAモデルやARIMAモデルといったモデル構築において重要な前提となります。弱定常性を確認することで、モデルの予測性能を向上させ、過剰適合を防ぐことができます。実際のデータに対しては、Pythonパッケージを活用して、データのプロットや統計テスト（例えば、ADFテスト）を実施し、弱定常性を評価します。もし弱定常性が確認できない場合、データの差分を取るといった前処理が求められることがあります。こうした手法により、時系列パターンを捉えるモデルの精度が向上します。弱定常性の理解は、精度の高い時系列予測を実現するための要となるため、実践的なデータ学習の中でどのように適用するかを検討することが大切です。実際の事例としては、Pythonを使ったデータ分析の中で、これらの概念を応用し、より正確な予測を目指すことが考えられます。
詳細な解説
Pythonを利用したプラットフォームでのモデル作成は、データサイエンスの分野で広く行われています。自己回帰モデル（AR）は、その中でも特に過去の観測データを用いて未来の値を予測するための古典的な時系列分析手法として注目されています。このモデルは、時間的な依存性を捉えることを目的としており、過去のデータポイントが現在の値にどのように影響を与えるかを考慮します。ARモデルは、その単純さと計算効率の高さから、さまざまな時系列予測の基礎として広く利用されています。特に、データが一定のパターンを示す場合に効果的で、金融市場の価格予測や需要予測などで多用されています。さらに、ARモデルの性能は、選択するラグの数に大きく依存しており、適切なラグを選択することで予測精度を大幅に向上させることが可能です。また、自己回帰モデルは他の複雑な予測モデルと組み合わせることで、さらなる予測精度の向上が期待できます。これにより、ビジネスや研究の場での意思決定をサポートする重要なツールとして、データを活用する多くの事例が存在します。Pythonを活用することで、がんばれるデータ分析の実践が可能となり、より高度な予測と意思決定の支援が実現します。
自己回帰和分移動平均モデル (ARIMA)
自己回帰和分移動平均モデル（ARIMA）は、時系列データを扱う上で非常に有用な分析手法です。特にPython SDKを活用することで、ARIMAモデルの構築が効率的に行えます。ARIMAは、自己回帰モデル (AR) と移動平均モデル (MA) を組み合わせ、データの差分を取ることで非定常性を管理します。これにより、時間の経過に伴うデータの変化、季節的な変動、ランダムな変動を考慮しつつ、将来の値を予測できます。ARIMAモデルはARIMA(p, d, q)と表現され、pは自己回帰項の数、dはデータの差分回数、qは移動平均項の数を示します。これにより、データに最適なモデルを柔軟に設計可能です。モデル選択やパラメータ設定は、一般的にAICやBICなどの情報量基準を使用して評価されます。さらに、予測精度を向上させるために残差分析を行い、必要に応じてモデルを改善します。ARIMAは、経済、金融、需要予測など多岐にわたる分野での応用が見られます。次の例では、Python SDKを用いた具体的なモデル構築手法を紹介します。
詳細な解説
Pythonプラットフォームを活用して自己回帰モデル（AR）を作成することは、時系列予測において非常に意義深い事例です。このモデルは、過去のデータを基に未来の値を予測する方法論に根ざしています。具体的には、ARモデルは現在の値を過去の観測値の線形結合で表現します。モデルの次数（p）は、過去に遡る期間を示し、その選定は予測精度に大きく影響します。通常、AIC（赤池情報量基準）などの情報量基準を用いて適切な次数を選びます。ARモデルのメリットはそのシンプルさと解釈のしやすさにあり、Pythonを使うことでより効率的にモデルを構築することが可能です。ただし、非線形なパターンには対応が難しい点や、データが弱定常性を満たす必要がある点には注意が必要です。弱定常性を確認するためには、単位根検定を実施することが推奨されます。これらを理解し、がんばれることで、より精度の高い予測モデルを実現できます。
Seasonal ARIMAモデル (SARIMA)
SARIMAモデルは、季節性を持つ時系列データを扱うための高度なARIMAモデルです。このモデルは、データの周期的なパターンを解析し、それを予測に反映させることで精度を向上させます。SARIMAモデルは、ARIMAモデルの基本構成である自己回帰（AR）、差分（I）、移動平均（MA）に加えて、季節要素を追加したものです。このモデルによって、季節性を持つデータに対して、より正確な予測が可能となります。例として、季節ごとに変動する売上や気温などに適用すると効果的です。
SARIMAモデルの構築には、Pythonのパッケージを活用してデータを学習させることが一般的です。最適なモデルを構築するためには、季節成分の周期を考慮したパラメータ設定が重要となり、データの詳細な分析と専門的な知識が必要です。これにより、特定の季節パターンを持つデータセットに対する予測精度を大幅に向上させることができます。
詳細な解説
Pythonプラットフォームを活用したモデル作成の詳細な解説です。古典的な統計モデルとニューラルネットワークモデルは、データ分析の様々な場面で活用されており、その特性と適用方法について詳しく説明します。
自己回帰モデル（AR）は、過去のデータを基に未来の値を予測するシンプルな手法です。その計算のしやすさと解釈のしやすさから、様々な事例で利用されています。移動平均モデル（MA）は、データのノイズを除去するフィルタリング手法として効果的で、変動を滑らかにすることで、より正確な予測が可能になります。これらを組み合わせたARMAモデルは、柔軟な予測を実現します。
時系列データの分析において、弱定常性は重要な概念です。データの平均や分散が時間に依存しないことを示し、予測の信頼性を高めます。ARIMAモデルは、ARMAに差分を加えたもので、非定常データに対する強靭性を持ち、トレンドや季節性を考慮した予測が可能です。さらに、Seasonal ARIMAモデル（SARIMA）は季節変動を考慮に入れ、多くの実務環境で使用されています。
再帰的ニューラルネットワーク（RNN）は、過去の情報を保持しつつ時系列データのパターンを学ぶ能力があります。特に非線形性の高いデータに対して効果を発揮し、LSTMはRNNの一種として長期依存関係を保持でき、より長期の予測を可能にします。これらのモデルは、データを基にしたがんばれる予測を支える強力なツールです。
ニューラルネットワークモデルによるアプローチ
再帰的ニューラルネットワーク (RNN)
再帰的ニューラルネットワーク (RNN)は、データの時系列的なパターンを分析するための強力なモデルです。RNNの基盤となる特徴は、過去のデータを記憶し、それを基に将来の動向を予測する能力にあります。特に、通常のニューラルネットワークとは異なり、内部にループ構造を持つことで、シーケンスデータを効率よく処理できます。このため、音声認識や自然言語処理といった、連続したデータの分析が必要な分野で広く利用されています。RNNは、過去のデータを基に時系列の流れを捉え、次のステップを予測することができます。しかし、長期間のシーケンスを処理する際には、しばしば勾配消失問題が発生するため、モデルの訓練には注意が必要です。この問題を解決するために、LSTMやGRUといった高度なモデルが開発されており、これらはRNNの弱点を補完し、長期的な依存関係の例を効果的に捉えることができます。RNNを最大限に活用するためには、データの前処理と適切なハイパーパラメータの設定が重要です。
詳細な解説
Pythonプラットフォームを活用して自己回帰移動平均モデル（ARMAモデル）を作成することは、時系列データ解析において非常に有効な方法です。ARMAモデルは、自己回帰（AR）成分と移動平均（MA）成分を組み合わせることで、過去のデータを基に現在のデータを予測します。このモデルの強みは、データの自己相関を的確に捉えることができる点にあり、特にランダムウォークや明確なトレンドを持たないデータセットにおいて高い予測性能を発揮します。ただし、ARMAモデルはデータが弱定常である事が前提条件となります。そのため、モデルを適用する前にデータの定常性を確認し、必要に応じて差分を取るといった前処理が求められます。ARMAモデルを適用する際には、モデルの次数（p, q）の最適化が重要です。この最適化プロセスには、AIC（赤池情報量規準）やBIC（ベイズ情報量規準）などの情報量基準を利用することで、過学習を防ぎつつ最適なモデル選択が可能です。Pythonを用いた実際のモデル作成の例として、pandasやstatsmodelsといったライブラリを活用することで、データの処理やモデルのフィッティングを効率的に行うことができます。これにより、データ分析をがんばれる環境を整備することが可能です。
Long Short-Term Memory (LSTM)
Long Short-Term Memory（LSTM）は、再帰的ニューラルネットワーク（RNN）の一種であり、特に時系列データの分析と予測において優れた性能を発揮します。このモデルは、従来のRNNが直面していた勾配消失問題を解決するために設計され、さらに長期的な依存関係を学習する能力が強化されています。LSTMの構築においては、入力ゲート、忘却ゲート、出力ゲート、そしてセル状態が重要な役割を担っており、これらの要素が協力してデータを効果的に管理します。具体的には、入力ゲートが新しいデータを取り込み、忘却ゲートが不要な情報を削除し、出力ゲートが必要な情報を提供します。このメカニズムにより、LSTMは過去の情報を適切に保持し、将来の予測に活用することが可能です。さらに、LSTMにはBidirectional LSTMやSeq2Seqなどの拡張モデルも存在し、これらはより高度な系列データの分析や生成タスクに対応しています。例えば、LSTMはファイナンスにおける株価の予測、音声認識、自然言語処理など多くの分野でデータ分析に不可欠なツールとなっています。これにより、LSTMは多様な応用例を持つ強力なモデルとして広く利用されています。
詳細な解説
このセクションでは、Pythonプラットフォームを活用して、時系列予測における古典的な統計モデルとニューラルネットワークモデルの理論的背景を詳しく説明します。具体的には、自己回帰モデル(AR)、移動平均モデル(MA)、自己回帰移動平均モデル(ARMA)、自己回帰和分移動平均モデル(ARIMA)、および季節変動を考慮したSeasonal ARIMAモデル(SARIMA)などの数式や特徴をわかりやすく紹介します。また、再帰的ニューラルネットワーク(RNN)やLong Short-Term Memory(LSTM)といったニューラルネットワークの動作原理についても解説し、各モデルがどのようなパターン認識や時系列の特徴を捉えるのに適しているかを示します。これにより、各モデルの適用場面や優位性、制約についての理解を深めることができます。データの特性に応じて最適なモデルを選択し、時系列予測を効果的に行うための基礎知識を提供します。このように、理論と実践をつなぎ合わせることで、読者はより深く理解し、データ分析の分野でがんばれる力を身につけることができます。
最新の議論とトレンド
Transformerと線形自己回帰の比較
Pythonを用いた時系列データ分析において、Transformerモデルと線形自己回帰モデル（ARMAモデル）の比較は非常に重要です。Transformerは、自然言語処理で注目を集めた先進的なモデルであり、近年では時系列データの予測にも応用されています。特に、多次元データや大量のデータを扱う際にその強力な性能を発揮しますが、計算資源を多く必要とする点が課題です。一方、線形自己回帰モデルはシンプルさと低コストな計算が特徴でありながら、精度の高い予測が可能です。短期予測や単純データに対して特に効果的で、モデルの解釈が容易なため、実用的な例として広く利用されています。データの特性や分析の目的に応じて、これらのモデルを適切に選択することが求められます。
時系列データのドリフトの課題
時系列データにおけるドリフト問題は、機械学習モデルに予測誤差をもたらす重大な要因です。この問題は、時間の経過とともにデータの統計的特性が変動することで発生します。例えば、トレンドの変化や季節性の変動、突発的な外的要因の影響が挙げられます。ドリフトが生じると、モデルの性能が悪化し、予測の信頼性が低下する恐れがあります。この問題に対処するには、モデルの継続的な監視と更新が不可欠です。Pythonのパッケージを利用したオンライン学習やアンサンブル学習の手法は、モデルを適応的に改善するのに有効です。また、ドリフト検知アルゴリズムを活用することで、データの変化をリアルタイムで迅速に察知し、モデルの信頼性を維持することが重要です。これにより、ビジネスや運用の場面で、より正確な意思決定が可能となります。具体的な例としては、Pythonを用いたモデル構築において、データの学習を継続的に行うことでドリフトに対応することが挙げられます。
Transformer固有の問題点
Transformerは、その優れた性能から多くの時系列予測に利用されているが、特有の課題も存在する。まず、計算コストの高さが問題となる。Transformerは自己注意機構を利用してデータ全体の関係性を解析するため、データ量が増加すると計算量も比例して増え、特に大規模なデータセットでは処理時間が長くなることがある。次に、このモデルはデータの長期依存性を捉えるのが得意である一方、短期的な変動の把握には課題がある。このため、短期間の予測が重要視される場合には適用が難しいことがある。また、データの前処理やハイパーパラメータの調整が複雑で、最適な設定を見つけるには時間を要することも少なくない。さらに、時系列データ特有のトレンドや季節性をモデルに取り入れるために、追加の工夫や他のモデルとの組み合わせが求められることも多い。これらの課題を解決するために、Transformerの改良やPythonパッケージを利用した他のモデルとのハイブリッド構築が進められている例もある。
まとめ
今回の記事では、時系列予測における機械学習の基本から応用までを紹介しました。初めての方でも、この記事を通じて、具体的なステップや使用するモデルの選び方が理解できたのではないでしょうか。時系列予測は、データ分析やビジネス予測において非常に重要な役割を果たします。機械学習を活用することで、より精度の高い予測が可能になります。
もしまだ手を動かしていない方は、ぜひ手元のデータを使って実践してみてください。実際に試してみることで、理論がより深く理解できるはずです。また、分からないことがあれば、オンラインのコミュニティやフォーラムで質問するのも良い方法です。時系列予測のスキルを磨くことで、データに基づく意思決定がより効果的になります。次のステップとして、実際のプロジェクトでこの知識を応用してみることをお勧めします。
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ただし、異常値などを考慮した需要予測の実現にはデータ収集や適切なモデル開発、そして定期的な見直しが必要です。DATAFLUCTでは、専門集団が独自のアルゴリズムを用い、最新の機械学習技術や社内外の各種データを活用して高精度な予測を実現し、運用開始後のメンテナンスもサポートします。
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