【LIVE配信（Zoom）】
大規模言語モデルを用いた時系列予測 午前の部
〜従来型モデルの限界と文脈情報の可能性〜
◇午前・午後 両講座同時お申し込みで午後の部が３０,０００円の特別料金となります◇
| 開催日時 | 2025年7月22日 (火) 9:30〜12:30 |
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| 講師 | 森谷博之氏 |
| 受講費 | 35,300円
（お二人目から31,000円） （消費税、参考資料を含む） |
| 開催地 | 会場開催はありません |
| 概要 | ■このセミナーはオンライン会議システム「Zoomミーティング」で開催します。 ChatGPTやGeminiのような大規模言語モデルは与えられた文書をシーケンスとしてとらえ、その文脈を適切に理解して、プロンプトとして与えられた問題に適切に答えます。このシステムは、時系列データの予測にも十分に使えそうだということは、ちょっと考えればすぐに思いつくのではないでしょうか。かつ、時系列データに画像や文書が加われば鬼に金棒だと思えてきます。そしてそのようなモデルはすでに多数存在します。 本セミナーでは既に存在するモデルを前提に、時系列数値データに加えて、図や文書を分析対象とするものと数値データだけを分析対象とするものに対象を絞って紹介していきます。 |
|---|---|
| セミナー詳細 | １．概要：大規模言語モデル入門：歴史と背景、基本用語(トランスフォーマー、注意機構、 トークン、マルチヘッド、RAG,マルチモーダルなど)、直近の動向など ２．時系列データと遂次予測：文脈の理解、並列計算と精度と性能、自己注意メカニズムと マルチヘッドアテンション ３．ハルシネーションと時系列基盤モデル：非現実的な予測値とボラティリティ、物理的制約を 無視した予測、妥当性チェック、キュレーション、シーケンス処理能力と長期依存関係 ４．コーバスの学習・学習なしのモデル：マルチモーダルとRAG ５．既存モデルの概要：TimeGPT, Chronos, LagLlamaなど ■目標 大規模言語モデルを用いて時系列予測をする際に考えなければいけない要因を理解し、課された課題をどのようにクリアーし予測を実現するのか、そして何をどのように利用したらより効果的、効率的に予測ができるのかを考えだせる知識を得ることを目指します。 ■受講対象者 時系列データの予測についていろいろ知りたい方、金融データ予測、センサーデータ分析/産業応用、異常検知、ヘルスケアモニタリングなど、時系列データの予測に興味のある方ならどなたでも参加可能です。まったくの初心者でも歓迎です。 ◇午前・午後の両講座の同時お申し込みで午後の講座が30,000円に割引になります◇ 午後の部はこちらでご案内しています。 大規模言語モデルによる為替レートの予測 午後の部 参考文献： 各種WEBから得られる最新情報 【講師紹介：森谷博之（もりやひろゆき）氏 】 オックスフォードファイナンシャルエデュケーション,MBA（Strath）,MBA(HW),MSc(London).国際機関、金融機関で勤務後、大学での教育活動に従事。実務家向けセミナー多数。 主な訳書：「物理学者ウォール街を往く」（東洋経済新報社）。 主な著書：「Python3ではじめるシステムトレード改訂版」(パンローリング) ※録音･録画・ビデオ撮影はご遠慮ください。 主催 金融財務研究会 |
| 備考 | ■このセミナーはオンライン会議システム「Zoomミーティング」で開催します。インターネットにつながるパソコン等からご参加いただけます。会場でのご参加はできません。 ■セミナー開催前までに、メール等で資料をお送りいたします。資料到着後のキャンセルはお受けできません。ご了承ください。 |
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