時系列 時系列データベース

(つづきです）

1.概要

時系列データは、ファイナンスの分野で利用されていたが、

IoTの発達なので、広く利用されるようになった。

time-series database は、時系列のデータやタイムスタンプのデータに最適化されたデータベースである。

リレーショナルデータベース PostgreSQLと、time-series database InfuxDBへの問い合わせを調査する。

確率 和の法則

2つの事柄、A、Bについて

・Aの起こる場合の数がn(A)
・Bの起こる場合の数がn(B)
・AとBが同時に起こることがない

このとき、AとBのどちらかが起こる場合の数は、全部で、n(A)+n(B)通りです

機械学習デザインパターン 機械学習モデルとビジネスロジックの分離

機械学習モデルとビジネスロジックの分離

機械学習(モデル)にいぞんする部分と、ビジネスロジックに依存する部分を

分離する

時系列 時系列データベース

公開されている

「Comparison of Relational and Time-Series Database for Real-Time Massive Datasets」

のキモ部分を読んで、勉強してみたいと思います。

間違いなどあったら、ごめんなさい。

概要

IoTシステムのように、企業では時系列のデータを集めるシステムが多い。

データを効率的に集め、時系列の分析を行うために、時系列に最適化されたデータベースが存在する。

このろんぶんは、時系列データベースである、influxDBとPostgreSQLのパフォーマンスを比較するもの。

（続きます）

確率的勾配法

・訓練データから、サンプルを抽出(ミニバッチ)

・ミニバッチのサイズは、データ数によらず、一定とする

・ミニバッチのサイズで勾配を計算し、。勾配を近似する