ConvLSTMとは

convlstmは2015年頃に発表されたCNNとLSTMを組み合わせたモデルです。CNNは画像認識、LSTMは言語学習とかの分野で人気ですかね（間違っていたらすいません）。ConvLSTMは時系列の画像データの機械学習によく用いられます。

ここ数年で気象学や海洋系の研究に用いられているのをよく目にします。高い精度ではないですが、従来の手法よりも良い精度で予測できる結果を示した論文もちょこちょこ出ていますね。

Python, Keras

convlstmの初歩的なモデルは、pythonのkerasで実装できます。計算にはGPUを使うのが一般的な様です。所有していない場合は、大きなデータ量でなければ無料でGoogle Colabでも使用することができます。

kerasとtensorflowが提供しているがconvlstmチュートリアルをやってみるのがおすすめです。損失関数やパラメータを自分で変えてみて試してみると面白いと思います。

降雨の直前予測

みなさんこんにちは、北大機械学習サークルのtsugumi7878です。私（2021/02/09現在大学四年、同大学院進学予定）が実際に大学でおこなっている研究です。もともと理学系の学科なのですが、機械学習を使って研究したいですと教授に相談したらこのテーマを授けてくださいました笑

そんなこんなで機械学習を調べながら、ダサいコードを蓄積させて研究を進めてきました。観測データから降雨の時系列画像を作成して、その画像をconvlstmに学習させています。精度はまったくダメダメで面白いです。これからどれくらい精度を高めることができるか、楽しみです。

コードはgithubにあげています。

研究で使っているConvLSTMのコード