生成AIパスポート 用語集ディープラーニングとニューラルネットワーク
時系列データとはじけいれつでーた
英語Time-series Data分野ディープラーニングとニューラルネットワーク出題重要度★★☆公式テキスト公式テキスト 第2章「自己回帰モデルとディープラーニング」「RNN」
解説：村井宗明（GUGA協議員・元文部科学大臣政務官・AIエンジニア）｜公開 ｜更新
時系列データの意味
時系列データとは、株価や気温、音声、言語のように、時間の経過とともに変化していく値を、時間の順番に沿って記録したデータのことです。過去の値が未来の値に影響するという特徴があり、順番を入れ替えると意味が失われます。自己回帰モデルやRNN、LSTMは、こうした時系列データの扱いを得意としています。
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詳しい解説
毎日の気温や1分ごとの株価は、前日や直前の値と関係しながら変化しています。このような「流れ」を持つデータが時系列データです。
公式テキストでは、画像との対比で説明されています。ネコの画像は左右を反転してもネコのままですが、言葉や音楽を逆再生すると、まったく別のものになってしまいます。つまり、言語や音楽は時間的な向きを持つデータだということです。この性質のため、時系列データの分析では、過去から現在までの情報を順番に踏まえて次を予測する仕組みが必要になり、RNNやLSTM、自己回帰モデルが活用されてきました。
試験のポイント
- 時間の経過とともに変化するデータ（株価、天気、音声、言語など）
- 自己回帰モデル・RNN・LSTMが得意とする
- 言語や音楽は時間の向きを持ち、逆再生すると別物になる（画像は左右反転してもネコはネコ）
時系列データの確認問題（○×）
言語や音楽は時間的な向きを持つ時系列データであり、逆再生すると別の内容になってしまう。
答えと解説を見る
答え：○
左右を反転しても内容が変わらない画像とは異なり、時系列データは順序そのものに意味があります。
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