[1A5-GS-2] 機械学習：株価予測

[1A5-GS-2-03] Concept Driftの網羅分析

〇吉田 健一¹ (1. 筑波大学)

キーワード：概念ドリフト、ドリフト検出

株価予測のための教師ありニューラルネットワークが多く提案されている。
最近の研究では、Attention mechanismを使用し、時系列データの重要部分を抽出し予測精度を向上させる方法が多く用いられている。
このAttention mechanismの利点は、さまざまな実験結果に基づいて実証されているものの、
これらの研究とCOncept Drift研究との関係は十分議論されていない。
本論文では、この関係について議論する。
複数の概念の共存と移行、およびConcept driftの網羅的な分析が、この論文で議論されている主要なトピックである。