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はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第二開発部の劉です。 Google Cloud では、機械学習の専門知識がなくても需要予測モデルを構築できる製品が提供されています。そこで今回は、BigQuery ML (BQML) の時系列予測機能と Vertex AI Forecast の2つの製品を使い、同じデータセットで予測モデルを構築する方法をハンズオン形式で紹介していきます。 BigQuery MLはSQLだけでモデル構築から運用まで完結でき、Vertex AI ForecastはGUI操作でモデ
はじめに こんにちは、クラウドエース株式会社 第二開発部の劉です。 Google Cloud では、機械学習の専門知識がなくても需要予測モデルを構築できる製品が提供されています。そこで今回は、BigQuery ML (BQML) の時系列予測機能と Vertex AI Forecast の2つの製品を使い、同じデータセットで予測モデルを構築する方法をハンズオン形式で紹介していきます。 BigQuery MLはSQLだけでモデル構築から運用まで完結でき、Vertex AI ForecastはGUI操作でモデ
本記事は 豆蔵デベロッパーサイトアドベントカレンダー2025 第10日目の記事です。 0. はじめに # ロボット制御や画像処理の分野では、最適化問題を解く必要に迫られる場面が多々あります。 最適化問題といっても、線形計画法や組合せ最適化など、その種類や解法は多岐にわたります。 その中でも、実用上特によく扱われるのが「最小二乗問題」です。 これは、下記のような目的関数 F ( x ) F(\boldsymbol{x}) F ( x ) を最小化するパラメータ x \boldsymbol{x} x を求める