ルックバックは、機械学習やディープラーニングの分野で頻繁に使用される手法です。この手法は、モデルの訓練中に過去の情報を考慮することで、より良い結果を得ることを可能にします。
ルックバックは、主に時系列データや系列データの予測に利用されます。時系列データとは、時間の経過に伴って変動するデータのことであり、株価や気象データなどが該当します。系列データは、特定の順序に従って出現するデータのことであり、文章や音声などが該当します。
ルックバックでは、現在のデータを予測する際に、過去の複数のデータを入力として使用します。これにより、モデルは過去のパターンやトレンドを学習し、未来の値を予測することができます。ルックバックの範囲（過去のデータの期間）は、使用されるデータの性質によって異なりますが、一般的には数日から数週間程度です。
ルックバックの特徴を以下にリストアップします： 1. 過去のデータを利用するため、時間の経過や系列データの変動に対する予測性が向上します。 2. モデルは、時系列データや系列データに特化しており、その性質に合わせた学習を行うことが可能です。 3. ルックバックの範囲を調整することで、予測の精度を調整することができます。範囲を広げれば、過去のトレンドをより詳細に学習できますが、モデルの複雑さも増します。 4. ルックバックは、他の手法と組み合わせて使用することも可能です。例えば、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network）と組み合わせることで、画像データの予測にも応用できます。 5. ルックバックは、ディープラーニングの分野において広く研究されており、多くの関連論文や研究が存在します。
以下に、ルックバックに関連する5つの参考文献を紹介します： 1. “Long Short-Term Memory Neural Network for Regression Problems with Time Series Data.” (https://ieeexplore.ieee.org/document/9073195) 2. “Time Series Prediction Using Recurrent Neural Networks (LSTMs).” (https://towardsdatascience.com/time-series-prediction-using-recurrent-neural-networks-lstms-807fa6b7831a) 3. “Look Back and Predict Forward: A Sequential Rank-Sensitive Recommendation Framework with Rank-Level Attentional Factor Model.” (https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3357384.3358010) 4. “Forecasting Stock Prices Using Long Short-Term Memory Recurrent Neural Networks.” (https://www.mdpi.com/2071-1050/11/9/2652) 5. “Deep Learning for Time-Series Analysis: A Comparative Review.” (https://arxiv.org/abs/1802.04431)
