勾配ブースティングは弱学習器を逐次的に追加して予測精度を高める機械学習手法です。ブースティングの仕組み、XGBoost・LightGBMとの関係、ハイパーパラメータ調整の実践的なポイントを解説します。
時系列予測に機械学習を適用する手法を解説します。ARIMA等の統計手法との違い、LightGBM・LSTM・Transformerの使い分け、特徴量設計のポイントを実践的に解説します。