Zeitreihenanalyse

Die Zeitreihenanalyse ist eine statistische Methode zur Analyse einer Folge von Datenpunkten, die über einen bestimmten Zeitraum hinweg erfasst wurden. Diese Art von Daten, die als Zeitreihendaten bezeichnet werden, sind chronologisch geordnet und ermöglichen es Analysten und Modellen für maschinelles Lernen (ML), zeitliche Muster, Trends, Saisonalität und andere zeitbasierte Strukturen zu erkennen. Das Hauptziel besteht oft darin, die zugrunde liegenden Ursachen dieser Muster zu verstehen oder Vorhersagen zu treffen, d. h. Vorhersagemodelle zu erstellen, um zukünftige Werte zu schätzen. Sie ist ein Eckpfeiler vieler Bereiche, darunter Wirtschaft, Finanzen und Meteorologie.

Real-World AI/ML-Anwendungen

Die Zeitreihenanalyse ist von zentraler Bedeutung für den Aufbau intelligenter Systeme, die auf der Grundlage historischer Daten künftige Ereignisse vorhersehen können.

1. Vorhersage von Finanzmärkten: Eine der häufigsten Anwendungen ist der Finanzsektor, wo Analysten Aktienkurse, Renditen und Marktvolatilität vorhersagen. Modelle analysieren historische Kursdaten aus Quellen wie der New Yorker Börse, um Trends und zyklische Muster zu erkennen, die als Grundlage für Handelsstrategien dienen können. Diese Modelle können von traditionellen statistischen Methoden bis hin zu fortschrittlichen Deep-Learning-Architekturen reichen.
2. Nachfrageprognose im Einzelhandel: Unternehmen nutzen die Zeitreihenanalyse für die Nachfrageprognose, um den Bestand zu optimieren. Durch die Analyse historischer Verkaufsdaten können Einzelhändler saisonale Spitzen (z. B. Weihnachtseinkäufe) und wöchentliche Trends vorhersagen und so sicherstellen, dass sie die richtige Menge an Waren zur richtigen Zeit vorrätig haben. Dies ist eine Schlüsselkomponente beim Aufbau effektiver KI-Lösungen für den Einzelhandel.
3. Wetter- und Klimawissenschaft: Meteorologen verwenden Zeitreihenmodelle zur Vorhersage von Wetterbedingungen, indem sie historische Daten zu Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Windgeschwindigkeit analysieren. Organisationen wie die Weltorganisation für Meteorologie verlassen sich für die öffentliche Sicherheit und Planung auf diese Prognosen. In ähnlicher Weise analysieren Klimatologen langfristige Klimadaten, um Umweltveränderungen zu modellieren und Anomalien zu erkennen.
4. Überwachung im Gesundheitswesen: In der KI im Gesundheitswesen wird die Zeitreihenanalyse zur Überwachung der Vitalparameter von Patienten, wie Herzfrequenz und Blutdruck, durch tragbare Sensoren eingesetzt. Die Analyse dieser Daten in Echtzeit kann bei der Früherkennung von Gesundheitsproblemen helfen, z. B. bei der Vorhersage des Ausbruchs eines kardialen Ereignisses durch die Analyse von EKG-Signaldaten.

Techniken der Zeitreihenanalyse

Zur Modellierung von Zeitreihendaten wird eine Vielzahl von Methoden verwendet, von klassischen statistischen Ansätzen bis hin zu komplexen neuronalen Netzen.

• Statistische Modelle: Diese traditionellen Methoden werden oft als Grundlage verwendet und sind für einfachere Datensätze geeignet.
  • ARIMA-Modelle: Autoregressive integrierte gleitende Durchschnittsmodelle erfassen Informationen aus vergangenen Werten und Prognosefehlern in den Reihen.
  • Exponentielle Glättung: Bei dieser Methode werden ältere Beobachtungen exponentiell abnehmend gewichtet, so dass sie sich für Daten ohne klaren Trend oder Saisonalität eignet.
• Modelle für maschinelles Lernen: Für komplexere, nicht-lineare Muster werden ML-Modelle bevorzugt.
  • Rekurrente neuronale Netze (RNNs): Architekturen wie Long Short-Term Memory (LSTM) sind auf die Verarbeitung sequenzieller Daten ausgelegt und eignen sich daher hervorragend für Zeitreihen.
  • Transformator-Modelle: Ursprünglich aus der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) stammend, ist der Aufmerksamkeitsmechanismus in Transformatoren sehr effektiv für die Identifizierung von weitreichenden Abhängigkeiten in Zeitreihendaten.

Abgrenzung zu Aufgaben der Computer Vision

Während sich die Zeitreihenanalyse auf Sequenzen numerischer oder kategorischer Datenpunkte im Zeitverlauf konzentriert, befasst sich die Computer Vision (CV) mit der Interpretation visueller Informationen aus Bildern oder Videos. Aufgaben wie die Erkennung von Objekten oder die Segmentierung von Bildern, die häufig von Modellen wie Ultralytics YOLO durchgeführt werden, analysieren in erster Linie den räumlichen Inhalt innerhalb einzelner Bilder oder setzen Objekte über Bilder hinweg in Beziehung(Objektverfolgung).

Obwohl die Videoanalyse von Natur aus eine zeitliche Dimension (eine Abfolge von Einzelbildern) beinhaltet, unterscheiden sich die verwendeten Techniken oft von den traditionellen Zeitreihenmethoden. Bei der Videoanalyse können räumlich-zeitliche Modelle (wie 3D-CNNs oder Vision Transformers) eingesetzt werden, die sowohl räumliche Merkmale als auch deren Veränderungen im Zeitverlauf berücksichtigen. Ein CV-System kann jedoch auch Zeitreihendaten erzeugen. So kann beispielsweise ein System zur Objektzählung in einem Video-Feed eine Zeitreihe der Anzahl der Personen erstellen, die pro Minute einen Bereich durchqueren. Diese Ausgabe kann dann mit Hilfe von Standard-Zeitreihenverfahren zur Trendanalyse oder zur Erkennung von Anomalien analysiert werden.

Tools und Ressourcen

Für die Entwicklung und den Einsatz von Zeitreihenmodellen sind verschiedene Tools erforderlich. Neben ML-Bibliotheken wie PyTorch und TensorFlow bieten spezialisierte Tools wie die Prophet-Bibliothek von Meta benutzerfreundliche Vorhersagefunktionen. Die Verwaltung des Lebenszyklus dieser Modelle, vom Training auf Benchmark- oder benutzerdefinierten Datensätzen (wie denen in der Time Series Data Library) bis hin zur Bewertung und dem Einsatz des Modells, umfasst häufig die Prinzipien von Machine Learning Operations (MLOps) und Plattformen wie Ultralytics HUB. Für Lernressourcen bieten Texte wie "Forecasting: Principles and Practice" eine umfassende Anleitung, und Plattformen wie Kaggle veranstalten Zeitreihenwettbewerbe für praktische Erfahrungen.