deep learning で航空会社の旅客数を予測するという試みがある。
そもそもどうしてそんな予測ができるのかというと
優れた人間の脳を真似することが、この場合は、旅客数の予想ができるに違いないというわけだ。
一部転載：
Recurrent Neural Network
時系列データを扱うRNN
Long Short-Term Memory Networks
来月の航空会社の乗客数を予測する
TFLearnと必要なライブラリのインストール
まずは乗客数のデータを可視化してみる
LSTMネットワークを構築しよう
TensorBoardで誤差を可視化する
時系列分析での予測精度の指標
結果を可視化する
Window幅を変えてみる
GRU(Gated Recurrent Unit)を使う
GRUの層を増やしてみる
LSTM学習のコツ
まとめ
参考
人の活動全般に関して言えることだが、前の文脈を前提にして理解を進めている。本を読むときは登場人物に関して知識がある状態で次の章に進む。映画を見るときもそうだ。順伝播型ニューラルネットワークでは、このような時系列を考慮した記憶域を持っていない。Recurrent Neural Networksではこういった過去の情報を考慮して未来のことを予測することができる。
この記事では、実践的な時系列予測の問題をTFLearnでLSTMネットワークを構築しながら
Recurrent Neural Networkとは何か
時系列データから未来を予測する方法
LSTMとGRUを実装する方法