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目次 本記事の動機 時系列解析とTransf ormerに対する先行研究のまとめ 複数時系列データの解析に対する... 目次 本記事の動機 時系列解析とTransf ormerに対する先行研究のまとめ 複数時系列データの解析に対する課題を解決した改善モデル iTransf ormer iTransf ormerモデルの実装 実装環境と学習データ データの前処理 iTransf ormerモデル実装と最適パラメータ探索 数値実験と考察 本記事のまとめ 参考文献 本記事の動機 近年ではビックデータの利活用が活発になっており、データを蓄積・分析することが多くなっています。その際、機械学習やAIの実装をしてデータの分析を行う場合、データ数が鍵となっています。しかしながら、データの項目数が多いと、各項目のデータ数が少なくなる可能性があります。例えば、ある市場で売られている品種が複数あった場合、受注数の差だけではなく、受注のデータ数にも差が生じ、結果的に分析に使用可能なデータ数が少なくなり、分析の精度が低下することが考えられま