記事「ニューラルネットワークが簡単に（第87回）：時系列パッチ」についてのディスカッション

[MetaQuotes]

新しい記事「ニューラルネットワークが簡単に（第87回）：時系列パッチ」はパブリッシュされました:

予測は時系列分析において重要な役割を果たします。この新しい記事では、時系列パッチの利点についてお話しします。

自然言語処理(NLP)分野で開発されたTransformerアーキテクチャは、コンピュータビジョン(CV)でもその優位性を発揮し、時系列解析にも成功を収めています。特に、Self-Attention（自己注意機構）は、時系列データの要素間の関係を自動的に識別する能力があり、効果的な予測モデルを構築する基盤となっています。

分析可能なデータ量の増加と機械学習手法の進化により、より正確かつ効率的な時系列データ分析モデルの開発が可能になっています。しかし、時系列データの複雑さが増す中で、正確な予測を実現し、隠れたパターンを見つけ出すためには、より効率的かつコストの低い分析手法が求められます。

このような課題に応える手法の一つが、パッチ時系列Transformer(PatchTST: Patch Time Series Transformer)です。この手法は「Time Series is Worth 64 Words：Long-term Forecasting with Transformers」で提案され、時系列データをパッチに分割し、Transformerを用いて将来の値を予測するという新しいアプローチを取っています。

作者: Dmitriy Gizlyk

[Timothy Walshak]

ここしばらくこのシリーズを追っているが、洞察に富んでいる。

しかし、1つ疑問があります。このシリーズは最後に1冊の本として出版されるのでしょうか？

[Liliya Yunusova]

Timothy Walshak #:

しばらくこのシリーズを追っているが、洞察に満ちている。

しかし、1つ疑問があります。このシリーズは最後に1冊の本として出版されるのでしょうか？

こんにちは、

このシリーズの著者であるドミトリー・ギズリクは、トレーディングにおけるニューラルネットワークに関する本をすでに執筆しています。https://www.mql5.com/en/neurobook。 pdfまたはchmでご自由にダウンロードしてください。